[发明专利]一种基于深度学习的缝纫手势识别方法有效
| 申请号： | 202011096967.6 | 申请日： | 2020-10-14 |
| 公开（公告）号： | CN112270220B | 公开（公告）日： | 2022-02-25 |
| 发明（设计）人： | 王晓华;杨思捷;王文杰;张蕾;苏泽斌 | 申请（专利权）人： | 西安工程大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V10/764;G06V10/774;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/90 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 弓长 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的缝纫手势识别方法，具体按照如下步骤实施：步骤1，数据集采集及预处理；步骤2，将经过预处理后数据集中的图片以RGB图片帧的形式输入GRU神经网络中进行数据训练；步骤3，将GRU网络的输出结果作为DNN神经网络的输入进行进一步的特征提取，构成GRU‑DNN网络对缝纫手势进行识别；步骤4，将步骤3所提取的特征送入SVM分类器中进行动作分类。本发明解决了现有技术中存在的DNN在进行行为检测时无法对时间序列上有变化的情况做及时的处理，而RNN网络结构在检测过程中会出现的梯度消失问题，导致识别效果不准确的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 缝纫 手势 识别 方法 | ||
【主权项】：
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