基于深度卷积神经网络的动态手势轨迹识别方法
基本信息
| 申请号 | CN201610069836.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN105740823B | 公开（公告）日 | 2019-03-29 |
| 申请公布号 | CN105740823B | 申请公布日 | 2019-03-29 |
| 分类号 | G06K9/00（2006.01）I; G06K9/62（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 马俊杰; 赵晓轲; 牛建伟; 陈孟斌; 欧阳真超 | 申请（专利权）人 | 北京高科中天技术股份有限公司 |
| 代理机构 | 北京中企鸿阳知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 北京高科中天技术股份有限公司 |
| 地址 | 100191 北京市海淀区知春路23号量子银座806、807室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提出了一种基于深度卷积神经网络的动态手势轨迹识别方法，包括：采集原始输入的手势轨迹点序列进行预处理，检测手势轨迹点序列的异常点并排除；对预处理后的手势轨迹点序列进行边缘化处理，生成归一化手势轨迹图，利用已训练的深度卷积神经网络模型提取归一化手势轨迹图的深度特征；利用已训练的支持向量机识别出对应的手势轨迹点序列的形状类型；利用树形分类器依据手势轨迹点序列的形状类型划分未知方向类型；对识别出来的形状类型和方向类型进行融合，生成手势轨迹点序列的融合轨迹识别结果。本发明采用形状识别和方向识别，对手势轨迹点序列提供带有方向的动态手势识别服务，动态手势轨迹识别工作不受时空差异的影响、分类更加细致。 |
