[发明专利]一种基于分层卷积神经网络的手势姿态识别方法在审
| 申请号： | 202110769676.7 | 申请日： | 2021-07-07 |
| 公开（公告）号： | CN113673313A | 公开（公告）日： | 2021-11-19 |
| 发明（设计）人： | 周智恒;张明月 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06T5/50;G06T7/11 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 何淑珍;江裕强 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于分层卷积神经网络的手势姿态识别方法，包括如下步骤：S1、训练数据集与模型预测数据准备；S2、手势姿态估计网络构建；主要包含：手势掩码分割网络、手势初步姿态估计网络和手势分层结构网络；S3、将训练数据输入所述手势姿态估计网络进行学习，输出预测姿态结果；S4、将手势姿态估计网络预测的结果与训练数据集中的对应标签数据进行不断对比，计算对应的损失值；将所述损失值反馈至手势姿态估计网络中并对网络进行不断参数修正；根据视频帧对应的预测手势姿态，确定目标所对应的手势姿态识别结果。本发明具有精度高的优点，在人机交互、虚拟现实与手语识别等领域具有巨大的应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分层 卷积 神经网络 手势 姿态 识别 方法 | ||
【主权项】：
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