基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)手勢(shì)軌跡識(shí)別方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN201610069836.6 申請(qǐng)日 -
公開(公告)號(hào) CN105740823A 公開(公告)日 2016-07-06
申請(qǐng)公布號(hào) CN105740823A 申請(qǐng)公布日 2016-07-06
分類號(hào) G06K9/00(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I 分類 計(jì)算;推算;計(jì)數(shù);
發(fā)明人 馬俊杰;趙曉軻;牛建偉;陳孟斌;歐陽真超 申請(qǐng)(專利權(quán))人 北京高科中天技術(shù)股份有限公司
代理機(jī)構(gòu) 北京中企鴻陽知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 代理人 北京高科中天技術(shù)股份有限公司
地址 100191 北京市海淀區(qū)知春路23號(hào)量子銀座806、807室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明提出了一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)手勢(shì)軌跡識(shí)別方法,包括:采集原始輸入的手勢(shì)軌跡點(diǎn)序列進(jìn)行預(yù)處理,檢測(cè)手勢(shì)軌跡點(diǎn)序列的異常點(diǎn)并排除;對(duì)預(yù)處理后的手勢(shì)軌跡點(diǎn)序列進(jìn)行邊緣化處理,生成歸一化手勢(shì)軌跡圖,利用已訓(xùn)練的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提取歸一化手勢(shì)軌跡圖的深度特征;利用已訓(xùn)練的支持向量機(jī)識(shí)別出對(duì)應(yīng)的手勢(shì)軌跡點(diǎn)序列的形狀類型;利用樹形分類器依據(jù)手勢(shì)軌跡點(diǎn)序列的形狀類型劃分未知方向類型;對(duì)識(shí)別出來的形狀類型和方向類型進(jìn)行融合,生成手勢(shì)軌跡點(diǎn)序列的融合軌跡識(shí)別結(jié)果。本發(fā)明采用形狀識(shí)別和方向識(shí)別,對(duì)手勢(shì)軌跡點(diǎn)序列提供帶有方向的動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別服務(wù),動(dòng)態(tài)手勢(shì)軌跡識(shí)別工作不受時(shí)空差異的影響、分類更加細(xì)致。