[发明专利]基于骨骼关节点和图像模态融合的手语识别方法及系统在审
| 申请号： | 202310901374.X | 申请日： | 2023-07-21 |
| 公开（公告）号： | CN116935486A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 戴华;李惠;周倩;陈润桓;杨庚;吴昊哲 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V10/80;G06V10/764;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 卢霞 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明属于手语识别技术领域，公开了一种基于骨骼关节点和图像模态融合的手语识别方法及系统，识别方法包括：将手语骨骼关节点数据进行区域划分，输入至预设的图卷积神经网络中得到各个区域的骨骼关节点特征向量；将手语RGB图像数据输入至基于多维注意力模块的ResNet‑18网络模型中，得到图像特征向量；将各个区域的骨骼关节点特征向量与图像特征向量分别输入至Bi‑LSTM模型当中，获得手语骨骼关节点数据的序列特征和手语RGB图像数据的序列特征；基于各自的序列特征分别进行手语预测，最后进行晚期融合，得到最终的手语识别结果。本发明提高了手语识别结果的准确性和鲁棒性，增强了手语识别系统在实际环境中的应用。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 骨骼 关节点 图像 融合 手语 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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