[发明专利]一种基于循环神经网络的手势前置实时识别方法有效
| 申请号： | 202010122397.7 | 申请日： | 2020-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN111444771B | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 张弛;万华根;韩晓霞 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 彭剑 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于循环神经网络的手势前置实时识别方法，包括以下步骤：A、离线建模阶段：leap motion采集手势数据，对采集到的数据进行预处理后提取手势特征，获得手势的特征序列，将手势特征序列和手势类型输入长短时记忆神经网络LSTM训练获得手势分类器。B、在线手势前置识别阶段：leap motion实时采集手势数据，处理手势数据，计算当前时间节点的手势特征，加入特征序列，将当前时间节点获得特征序列输入手势分类器，如果分类器输出预测概率大于95％，将此概率对应手势类型作为结果输出。利用本发明，可以做到与人的视觉类似的动态识别和提前预测能力，不需要等待手势全部完整表达完就可以实时识别出用户试图表达的手势类型，效果理想。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 循环 神经网络 手势 前置 实时 识别 方法 | ||
【主权项】：
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