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本发明公开了一种基于深度信息的手势识别机器学习方法及系统,该方法包括步骤:获取多种场景下的若干幅手势深度图像构成样本集,并对手势深度图像中的手势位置和手势类型进行标记;构造时间+空间的多层卷积网络,并基于样本集进行训练,且训练过程中,利用预定义的关节间的链接矩阵,对卷积网络的手势模型进行权重传播。本发明仅在链接的骨骼关节上进行卷积,这种划分“局部区域”的方式可有效降低训练难度,因此可以节省计算资源,提高计算速度,且也可以提升训练的准度。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112329544 A
(43)申请公布日 2021.02.05
(21)申请号 202011089687.2
(22)申请日 2020.10.13
(71)申请人 香港
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