基于深度学习的手势识别方法及系统

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基于深度学习的手势识别方法及系统
申请号:CN202510045686
申请日期:2025-01-13
公开号:CN119445676B
公开日期:2025-04-18
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于深度学习的手势识别方法及系统,方法包括手势图像采集、数据预处理、建立手势识别模型和手势识别。本发明属于手势识别领域,具体是指基于深度学习的手势识别方法及系统,本方案通过结合多尺度卷积和角度适配卷积,动态调整不同尺度下的特征集成,提高对复杂手势细节的识别能力;基于引入空间和通道注意力机制自动聚焦手势区域,抑制背景干扰,进而提高手势识别的准确性;通过将全局特征和上下文特征集成,捕捉动态手势变化,提高对动态手势图像序列的处理能力,提高在复杂背景下的手势识别能力,基于分类精度、重建质量和细节增强设计损失,提高对复杂动作和细节特征的辨识能力,进而提高最终手势识别的准确性。
技术关键词
手势识别方法 建立手势识别模型 注意力 多尺度 手势识别模块 上下文特征 集成模块 手势区域 损失函数设计 局部特征提取 动态手势 手势特征 图像采集模块 增强子 分类阈值 抑制背景干扰