[发明专利]一种基于卷积神经网络和3D估计的手势识别方法在审
| 申请号： | 201910703355.X | 申请日： | 2019-07-31 |
| 公开（公告）号： | CN110555383A | 公开（公告）日： | 2019-12-10 |
| 发明（设计）人： | 陈分雄;蒋伟;王晓莉;熊鹏涛;韩荣;叶佳慧;王杰 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学(武汉) |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 42238 武汉知产时代知识产权代理有限公司 | 代理人： | 邹桂敏 |
| 地址： | 430000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于卷积神经网络和3D估计的手势识别方法，包括：对待识别图像采用SegNet‑base网络模型进行处理，以提取待识别图像中的手部掩码特征图；构建基于监督学习的深度卷积网络DetectNet，对所述手部掩码特征图中的手部关节点进行网络定位，以得到2D估计的手势识别结果；采用基于规范帧和视点估计的PoseNormNet模型，对2D估计的手势识别结果进行处理，得到3D估计的手势识别结果。 | ||
| 搜索关键词： | 手势识别 特征图 手部 掩码 图像 卷积神经网络 手部关节 网络定位 网络模型 构建 卷积 视点 网络 监督 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络和3D估计的手势识别方法，其特征在于，包括：/n步骤一：对待识别图像采用SegNet-base网络模型进行处理，以提取待识别图像中的手部掩码特征图；/n步骤二：构建基于监督学习的深度卷积网络DetectNet，对所述手部掩码特征图中的手部关节点进行网络定位，以得到2D估计的手势识别结果；/n步骤三：采用基于规范帧和视点估计的PoseNormNet模型，对2D估计的手势识别结果进行处理，得到3D估计的手势识别结果。/n
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