一种基于深度学习的动态手势动作识别方法[CN202010011805.1] - 浙江工业大学

专利申请

2020-01-06
公布公告

2022-03-18
授权日期

2022-03-18
终止

2032-03-15

一种基于深度学习的动态手势动作识别方法

* 专利信息仅供参考，不具有法律效力。有效专利

注册号： CN202010011805.1 申请日期： 2020-01-06 专利主类别： G06V40/20 {{ classMap["G06V40/20"] }}

申请人名称：浙江工业大学

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申请人地址：浙江省杭州市下城区潮王路18号

专利分类项目

G06K9/62 : 应用电子设备进行识别的方法或装置

G06N3/04 : 体系结构，例如，互连拓扑

G06N3/08 : 学习方法

专利注册信息

初审公告期号	2020-01-06	初审公告日期	2022-03-18
注册公告期号	2022-03-18	注册公告日期	2022-03-18
专用权期限	2022-03-18 - 2032-03-15	专利类型	发明授权
代理组织机构	杭州天正专利事务所有限公司查看该机构代理的所有专利

专利介绍

一种基于深度学习的动态手势动作识别方法，包括：步骤一，构建手势关节点坐标识别网络，利用改进的CPM模型对手势视频进行处理，输出单视点下的手势关节点坐标；步骤二，采集单视点视频数据；以单视点的形式对手势视频样本进行采集，即用一个普通的网络摄像头从多个角度捕捉用户的手势数据，其中包括：(2.1)定义基本手势元素；(2.2)选取手势关节点；(3)准备训练样本数据集；步骤三，输出手势高斯热图和手势关节点坐标；步骤四，构造手势序列识别网络，网络模型构造的具体流程如下：(4.1)定义激活函数；(4.2)选择损失函数；(4.3)建立模型；最后，将步骤三得到的关节点坐标输入标准手势序列识别网络，得到手势动作序列。

法律进度