[发明专利]基于混合神经网络的手势动作识别互动系统及方法有效
| 申请号： | 202110361015.0 | 申请日： | 2021-04-02 |
| 公开（公告）号： | CN113052112B | 公开（公告）日： | 2023-06-02 |
| 发明（设计）人： | 王立军;于霄洋;李争平 | 申请（专利权）人： | 北方工业大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V20/40;G06V10/82;G06V10/778;G06V10/764;G06N3/045;G06N3/08;G06N3/0464;G06N3/044 |
| 代理公司： | 盐城亭远专利代理事务所(普通合伙) 32486 | 代理人： | 郭超 |
| 地址： | 100000 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于3D CNN和RNN混合神经网络的投影手势动作识别互动方法及系统，首先通过深度相机获取手部的深度图像视频、彩色图像视频、和红外图像视频，将这些视频进行进行格式的统一，后将这些视频文件分组送入3DCNN(三维卷积神经网络)的网络进行视频的动作学习后输出图像特征，后需要用RNN(递归神经网络)网络进行循环训练，最终输出识别结果。本发明能够得到手部信息的深度信息，能够提升识别的准确率，在自己搭建的数据集上达到了最先进的性能，结合3DCNN和RNN混合神经网络，融合效果较以往CNN+RNN的算法效果有较大提升。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 混合 神经网络 手势 动作 识别 互动 系统 方法 | ||
【主权项】：
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