[发明专利]基于深度学习的手势图像分割与识别方法以及装置有效
| 申请号： | 202111016595.6 | 申请日： | 2021-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN113780140B | 公开（公告）日： | 2023-08-04 |
| 发明（设计）人： | 崔振超;雷玉;齐静;杨文柱 | 申请（专利权）人： | 河北大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V10/26;G06V10/28;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084;G06T7/11;G06F3/01 |
| 代理公司： | 石家庄国域专利商标事务所有限公司 13112 | 代理人： | 胡素梅 |
| 地址： | 071002 *** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的手势图像分割与识别方法以及装置。本发明中方法首先预处理手势图像，使其图像的大小尺寸固定。其次，在复杂背景中通过密集分割网络密集的连接不同空洞率的空洞卷积获取在不同视野上的手势多尺度信息，以提高特征表述的精确性。另外，为了融合不同层级上的细节和空间位置信息，提升整体网络的分割性能，密集分割网络采用编码器‑解码器结构，去掉了冗余的背景信息，实现了手势图像的精准分割。最后将仅仅保留手势图像的掩膜图输入到手势识别网络中，采用改进算法进行识别。通过本发明可以提高手势图像的分割性能，从而提高手势图像的识别率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 手势 图像 分割 识别 方法 以及 装置 | ||
【主权项】：
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