[发明专利]一种基于C-C3D的手语识别方法在审
| 申请号： | 201910303476.5 | 申请日： | 2019-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN110705339A | 公开（公告）日： | 2020-01-17 |
| 发明（设计）人： | 赵宏伟;张卫山;刘霞 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学(华东) |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于C‑C3D的手势识别方法，以C3D网络为主要特征提取网络并加以改进，通过一对角点圈定时序候选框并设计一种可变长的三维卷积核，在时序候选框分类回归子网络中实现对手语手势动作的识别。 | ||
| 搜索关键词： | 时序 候选框 手势动作 手势识别 特征提取 卷积核 子网络 可变 角点 三维 网络 分类 回归 改进 | ||
【主权项】：
1.一种基于C-C3D的手势识别方法，以C3D网络为主要特征提取网络，通过一对角点圈定时序候选框并设计一种可变长的三维卷积核，在时序候选框分类回归子网络中实现对手势动作的识别，包括以下步骤：/n步骤(1)、在C-C3D的特征提取子网络中，以C3D网络为主体网络，将任意长度的视频作为输入，经过特征提取网络的一系列卷积、池化和激活操作之后得到原视频的特征图；/n步骤(2)、在C-C3D的时序候选框提取子网络中，基于实际数据和虚拟数据以及业务特点，设计长度可变三维卷积，采用一对角点确定候选框的位置，并提取可能存在目标的候选时序；/n步骤(3)、C-C3D时序候选框分类回归子网络从时序候选框提取子网络中选择出候选区域，在所选择的候选区域中提取固定大小的特征，并以此特征为基础对候选区域做类别判断和时序边框回归；/n步骤(4)、联合时序候选框提取子网络和分类回归子网络，将分类和回归相联合，共同构成损失函数。/n
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