[发明专利]基于多模态数据的动态手势识别方法在审
| 申请号： | 202110726159.1 | 申请日： | 2021-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN113255602A | 公开（公告）日： | 2021-08-13 |
| 发明（设计）人： | 孙俊;张艺楠;毛力;吴豪;方伟;吴小俊;陈祺东;李超;冒钟杰 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 张勇 |
| 地址： | 214000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 基于多模态数据的动态手势识别方法，属于手势识别领域。本发明以3D卷积神经网络结构为基础，提出了一种多模态数据驱动的深度网络框架。首先，对于不同模态的输入数据，结合并优化多种有效的特征提取机制，大幅度压缩了网络规模，实现从连续图像序列中同时获得动态手势的空间和时域特征。其次，引入了一种新颖的并行分类器结构，能够充分利用所提取的多模态数据特征，从而有效提高模型的鲁棒性和识别准确率。为了验证所提出的网络框架的有效性，在多模态公开数据集SKIG上进行实验，达到了99.40％的识别准确率。结果表明，对于动态手势识别任务，该网络结构在较小的参数规模下实现了较好的识别能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多模态 数据 动态 手势 识别 方法 | ||
【主权项】：
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