[发明专利]基于特征融合注意力模块和特征选择的手势图像分类方法有效
| 申请号： | 202111098535.3 | 申请日： | 2021-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN113837263B | 公开（公告）日： | 2023-09-26 |
| 发明（设计）人： | 田秋红;孙文轩;张元奎;吴佳璐;章立早 | 申请（专利权）人： | 浙江理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/80;G06V40/10;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/096 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 310018 浙江省杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于特征融合注意力模块和特征选择的手势图像分类方法。包括如下步骤：1对原始手势图像进行预处理；2将手势图像输入VGG16和ResNet50中，分别获得高阶和低阶特征张量；3将高阶与低阶特征张量同时输入特征融合注意力模块，特征注意力模块包括低阶特征增强模块、高阶特征增强模块和高低阶特征同步增强模块；4将融合后得到的特征张量输入SK‑Net模块中，得到特征选择后的特征张量；5将特征选择后的特征张量输入分类器中进行分类，得到手势图像的分类结果。本发明使用特征融合注意力模块分别对高阶特征和低阶特征进行增强与融合，得到精确描述手势的特征张量，最终通过特征选择实现对手势图像的精确识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 融合 注意力 模块 选择 手势 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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