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一种基于深度神经网络的动态手势识别方法及系统

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本发明公开了一种基于深度神经网络的动态手势识别方法及系统，包括：采集不同手势含义的动态手势视频片段生成训练样本数据集，样本数据包含RGB图像和深度信息；设计基于深度神经网络的动态手势识别网络模型，并利用训练样本对模型进行训练；利用训练好的动态手势识别模型进行动态手势测试与识别；动态手势识别网络模型由特征提取网络、前后帧关联网络以及分类识别网络构成，其中前后帧关联网络用于对每一个手势含义的样本经过特征提取网络得到的特征向量进行前后时间帧的关联映射，并将其合并为每一个手势含义的融合特征向量。本发明，在网络模型中引入了双向LSTM模型来理解连续手势姿态之间的相关性，极大提高了动态手势的识别率。

著录项

公开/公告号CN108932500B

专利类型发明专利
公开/公告日2019-08-06

原文格式PDF
申请/专利权人广州智能装备研究院有限公司;
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申请/专利号CN201810745350.9
发明设计人肖定坤;万磊;詹羽荣;李博;
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申请日2018-07-09
分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/08(20060101);G06N3/04(20060101);
代理机构11221 北京捷诚信通专利事务所(普通合伙);
代理人王卫东
地址 510000 广东省广州市中新广州知识城凤凰三路17号自编五栋482房
入库时间 2022-08-23 10:37:47

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-08-06

授权

授权
2018-12-28

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/00 申请日:20180709

实质审查的生效
2018-12-28

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/00 申请日:20180709

实质审查的生效
2018-12-04

公开

公开
2018-12-04

公开

公开
2018-12-04

公开

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