基于深度学习的实时手势识别方法及系统
基本信息
| 申请号 | CN202110574202.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113269089A | 公开（公告）日 | 2021-08-17 |
| 申请公布号 | CN113269089A | 申请公布日 | 2021-08-17 |
| 分类号 | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F3/01 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 宋海涛;盛斌;王资凯;王天逸;谭峰;李佳佳;赵亦博;鞠睿 | 申请（专利权）人 | 上海人工智能研究院有限公司 |
| 代理机构 | 重庆航图知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 孙方 |
| 地址 | 200000 上海市闵行区剑川路930号3幢201室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习的实时手势识别方法及系统，包括以下步骤：采集图像并利用目标检测网络提取所述图像中的手部深度图像；将手部深度图像转化成3D体素化数据，并输入到V2V‑PoseNet网络中获得手部关键点数据；所述V2V‑PoseNet网络为进行剪枝处理的V2V‑PoseNet网络；对手部关键点数据进行预处理后输入到分类网络进行手势动作分类得到手势类别。本发明提供的方法中结合前沿的深度学习模型，避免了引入人工定义特征，模型泛化能力和表达能力较强，扩展性良好。对于系统中使用到的现有模型根据任务的需要进行了剪枝和优化，在不影响精度的前提下提高了模型的速度。在数据集MSRAHand上的关键点检测和动作分类效果良好。 |
