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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利一种基于元动作的少样本无线手势识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120234618B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510703195.4，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于元动作的少样本无线手势识别方法是由王洁;金宏鑫;刘晓凯;马晓瑞;高庆华;王洋洋设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于元动作的少样本无线手势识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于元动作的少样本无线手势识别方法，属于人机交互技术领域。该方法包括离线训练和在线识别两个阶段：在离线训练阶段，通过毫米波雷达采集元动作手势数据，经预处理消除噪声干扰后，提取第一手势多普勒谱图特征和第一手势轨迹曲率特征；基于物理规律一致性合成第二手势特征，采用加权融合方法将两种特征融合后训练感知网络。在线识别阶段利用训练好的感知网络实现在线手势识别。本发明通过元动作特征组合技术，仅需少量样本即可生成多样化的新手势特征集合；结合多普勒谱图与轨迹曲率的双特征融合策略，有效区分运动轨迹相近的手势，解决了现有无线手势识别技术依赖大量训练数据、相似手势区分度低的问题。

本发明授权一种基于元动作的少样本无线手势识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于元动作的少样本无线手势识别方法，其特征在于，包括：离线训练阶段和在线识别阶段； 在离线训练阶段，利用毫米波雷达设备采集元动作手势数据，形成手势动作集合，并对所述手势动作集合中的每种元动作手势数据进行预处理，以消除元动作手势信号噪声的干扰；针对预处理后的元动作手势信号，提取第一手势多普勒谱图特征和第一手势轨迹曲率特征；基于第一手势多普勒谱图特征和第一手势轨迹曲率特征进行合成，得到第二手势多普勒谱图特征和第二手势轨迹曲率特征；采用加权融合方法，将第二手势多普勒谱图特征和第二手势轨迹曲率特征进行融合；将手势动作集合中每种手势的融合特征送入感知网络中进行训练； 在在线识别阶段，通过采集手势数据，构建待识别手势样本，去除待识别手势信号的噪声干扰，获取待识别手势样本的距离时间图像，提取待识别手势样本多普勒谱图特征和待识别手势样本轨迹曲率特征，采用加权融合的方法将手势的两种特征进行有效融合，并输入至训练好的感知网络实现无线手势识别； 其中，提取第一手势多普勒谱图特征，包括： 基于预处理后的元动作手势信号，对其进行距离维快速傅里叶变换，得到元动作手势的距离时间图像；对距离时间图像沿慢时间维度进行快速傅里叶变换，得到元动作手势的多普勒谱图； 通过对元动作手势的多普勒谱图进行降维处理，将的二维矩阵转换为一维向量，同时保留手势的多普勒谱图波形信号； 对得到的波形信号进行遍历，定位第一个由负到正的变号点，并确保满足一个条件：变号点之前存在一个由正到负的变号点，以确定曲线的第一个下包络的完整性；对一维向量进行逆序处理，寻找变号点；将数据恢复至原始顺序，并对点之前和点之后的手势多普勒数据置零，仅保留两点之间的多普勒信号，从而提取出第一手势多普勒谱图特征。

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