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2023-06-17 发布于四川
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基于多模态数据的动态手势识别方法，属于手势识别领域。本发明以3D卷积神经网络结构为基础，提出了一种多模态数据驱动的深度网络框架。首先，对于不同模态的输入数据，结合并优化多种有效的特征提取机制，大幅度压缩了网络规模，实现从连续图像序列中同时获得动态手势的空间和时域特征。其次，引入了一种新颖的并行分类器结构，能够充分利用所提取的多模态数据特征，从而有效提高模型的鲁棒性和识别准确率。为了验证所提出的网络框架的有效性，在多模态公开数据集SKIG上进行实验，达到了99.40％的识别准确率。结果表明，对于动

(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 113255602 A (43)申请公布日 2021.08.13 (21)申请号 202110726159.1 G06N 3/08 (2006.01) (22)申请日 20

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