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基于双通路深度卷积神经网络的动态手势识别方法

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本发明公开了基于双通路深度卷积神经网络的动态手势识别方法，首先从深度摄像头中采集动态手势的深度图像序列和彩色图像序列，并进行预处理操作，得到动态手势的深度前景图像序列和彩色前景图像序列；设计双通路深度卷积神经网络，将深度前景图像序列和彩色前景图像序列输入双通路深度卷积神经网络，通过多级的深度卷积层和深度池化层，分别提取动态手势在深度空间和彩色空间上的时域特征和空间特征，并把时域特征和空间特征融合后再输入到softmax分类器；根据softmax分类器输出的结果得到最终的手势识别结果。本发明采用双通路深度卷积神经网络模型，提取并融合动态手势彩色和深度空间上的特征，对动态手势识别率有较大的提升。

著录项

公开/公告号CN107808131B

专利类型发明专利
公开/公告日2019-12-10

原文格式PDF
申请/专利权人华南理工大学;
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申请/专利号CN201710990519.2
发明设计人罗阳星;徐向民;邢晓芬;
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申请日2017-10-23
分类号G06K9/00(20060101);G06K9/40(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06T7/55(20170101);
代理机构44245 广州市华学知识产权代理有限公司;
代理人林梅繁
地址 510640 广东省广州市天河区五山路381号
入库时间 2022-08-23 10:45:40

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-12-10

授权

授权
2018-04-10

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20171023

实质审查的生效
2018-04-10

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/00 申请日:20171023

实质审查的生效
2018-03-16

公开

公开
2018-03-16

公开

公开
2018-03-16

公开

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