[发明专利]一种基于深度残差网络的手势识别方法在审
| 申请号： | 201710174418.8 | 申请日： | 2017-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN106991386A | 公开（公告）日： | 2017-07-28 |
| 发明（设计）人： | 谢益峰;颜成钢;王雁刚;邵碧尧;项露萱 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06F3/01;G06K9/62;G06K9/46;G06N99/00 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙)33240 | 代理人： | 杜军 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度残差网络的手势识别方法。本发明步骤包括步骤1.获取手势的原始数据信息，并将其进行N点标记得到2N维的原始标签数据；步骤2.对原始数据信息及2N维的标签数据进行预处理；步骤3、将预处理后的原始数据信息与转化为hdf5格式的2N维的原始标签数据作为原始训练数据，输入到深度残差网络中训练网络参数，得到手势识别模型；步骤4、将待识别手势数据做与步骤1相同的N点标记得到2N维的待识别标签数据；步骤5、对待识别手势数据及2N维的标签数据进行预处理，并将预处理后的手势数据与转化为hdf5格式的2N维的待识别标签数据，输入到上述手势识别模型中进行识别，得到识别结果。本发明有效解决梯度弥散和网络精度问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 网络 手势 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度残差网络的手势识别方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1.获取手势的原始数据信息，并将其进行N点标记得到2N维的原始标签数据；其中N≥1；步骤2.对上述原始数据信息及2N维的标签数据进行预处理；步骤3、将上述预处理后的原始数据信息与转化为hdf5格式的2N维的的原始标签数据作为原始训练数据，输入到深度残差网络中训练网络参数，得到手势识别模型；步骤4、将待识别手势数据做与步骤1相同的N点标记得到2N维的待识别标签数据；步骤5、对上述待识别手势数据及2N维的标签数据进行预处理，并将预处理后的手势数据与转化为hdf5格式的2N维的待识别标签数据，输入到上述手势识别模型中进行识别，得到识别结果。
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