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本发明公开了一种基于联邦学习的毫米波手势识别方法,包括以下步骤:S1:云服务器向手势识别客户端分发初始全局手势分类模型和当前训练轮次;S2:手势识别客户端采集手势信息,得到手势特征图,建立本地手势数据集,得到手势分类结果;S3:训练得到本地手势分类模型;S4:本地手势分类模型进行聚合浅层网络或交换深层网络,得到手势识别结果并输出。本发明还公开了一种基于联邦学习的毫米波手势识别系统,在保证各手势识别客户端本地数据不被泄露的同时增大用于训练手势分类模型的样本数量,提高手势分类模型的泛化能力和手势分类
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114740970 A
(43)申请公布日 2022.07.12
(21)申请号 202210171022.9 G06N 20/20 (2019.01)
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