[发明专利]高斯混合模型与CNN结合手势识别方法在审
| 申请号： | 202010273464.5 | 申请日： | 2020-04-09 |
| 公开（公告）号： | CN111597888A | 公开（公告）日： | 2020-08-28 |
| 发明（设计）人： | 廖茂刚 | 申请（专利权）人： | 上海容易网电子商务股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 201802 上海*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了高斯混合模型与CNN结合手势识别方法，涉及计算机视觉识别技术领域；包括如下步骤：设置高斯分布的个数，初始化各高斯模型的权重，均值，方差；根据视频流确定该像素点的高斯分布混合分布模型；根据GMM输出值来判断图像的掩模；将掩模通过线性插值生成原始图片的掩模模板；生成前景图片；将生成图片输入到轻量级卷积神经网络中；输出手势信息。本发明采用混合高斯模型与CNN的结合，并且还使用了形态学开运算和非极大值抑制作为辅助手段，能提供实时的视频流的手势检测与识别，同时能够减少环境对于模型的识别的影响，而且能够方便简单的部署在多个平台，而不用为现有设备配备配备单独的NPG或GPU等。 | ||
| 搜索关键词： | 混合 模型 cnn 结合 手势 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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