基于具有門限循環(huán)單元的三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連續(xù)性手勢(shì)識(shí)別方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN201910562087.4 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN110309761A 公開（公告）日 2019-10-08
申請(qǐng)公布號(hào) CN110309761A 申請(qǐng)公布日 2019-10-08
分類號(hào) G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 魏偉航 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 深圳市微納集成電路與系統(tǒng)應(yīng)用研究院
代理機(jī)構(gòu) 石家莊眾志華清知識(shí)產(chǎn)權(quán)事務(wù)所（特殊普通合伙） 代理人 深圳市微納集成電路與系統(tǒng)應(yīng)用研究院
地址 518000 廣東省深圳市南山區(qū)學(xué)苑大道1001號(hào)南山智園C3棟22樓
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明提供一種基于具有門限循環(huán)單元的三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連續(xù)性手勢(shì)識(shí)別方法，其特征在于，所述三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被如下構(gòu)造：網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由RGB視頻網(wǎng)絡(luò)通道、深度視頻網(wǎng)絡(luò)通道和特征融合組成，網(wǎng)絡(luò)通道由預(yù)處理與預(yù)訓(xùn)練模型組成，其中，RGB視頻網(wǎng)絡(luò)通道中的預(yù)處理采用同態(tài)濾波，而深度視頻網(wǎng)絡(luò)通道的預(yù)處理采用中值濾波，特征融合用于將RGB視頻網(wǎng)絡(luò)通道和深度視頻網(wǎng)絡(luò)通道在全連接層前輸出的特征圖拼接成一個(gè)特征圖，其中，預(yù)訓(xùn)練模型包括1個(gè)普通三維卷積層、4個(gè)三維密集卷積模塊、2個(gè)門限循環(huán)單元和一個(gè)全連接層。