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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于分割图引导与正则约束的手部姿势与形状估计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：CN116152199B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310153013.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于分割图引导与正则约束的手部姿势与形状估计方法是由李睿敏;逯皓帆;缑水平;李卫斌;郑洋;刘浩敏设计研发完成，并于2023-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分割图引导与正则约束的手部姿势与形状估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分割图引导与正则约束的手部姿态与形状估计方法，主要解决现有技术在手物遮挡情况下估计结果准确率较低的问题。其实现方案是：将数据集划分为训练数据集与测试数据集；构建由特征提取主干、正则约束金字塔模块、分割引导模块以及回归模块构成的基于分割图引导与正则约束的手部姿势与形状估计网络；使用训练数据集对该网络进行训练；将测试数据集输入到训练好的网络中得到手部估计结果。本发明通过引入分割引导模块以利用不同可见度的手部分割图辅助手物遮挡下的估计，并通过引入正则约束金字塔模块对网络特征进行约束，相较于现有手部姿势与形状估计方法，显著提高了手部估计效果，可用于手部图像解译的中间处理。

本发明授权基于分割图引导与正则约束的手部姿势与形状估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分割图引导与正则约束的手部姿势与形状估计方法，其特征在于，包括： 1构建训练和测试数据集： 1a按照数据集给定的划分方式划分训练样本与测试样本； 1b根据d个训练样本的标签信息E渲染，得到手整体分割图Sw； 1c根据d个训练样本的输入图像、标签信息和手整体分割图，构建训练数据集D： 其中，Ii为第i个训练样本的输入图像，Ei为第i个训练样本的标签信息，为第i个训练样本的手整体分割图； 1d根据m个测试样本的输入图像、手关节点的3D位置和手表面点的3D位置，构建测试数据集M： 其中，为第j个测试样本的输入图像，为第j个测试样本的手关节点的3D位置，为第j个测试样本的手表面点的3D位置； 2构建基于分割图引导与正则约束的手部姿势与形状估计网络G: 2a建立由三个正则约束模块与一个沙漏网络依次级联组成正则约束金字塔模块，用于对特征提取主干中的多尺度特征进行约束以得到手部结构特征； 2b建立由三个可见分割块与整体分割模块组成的分割引导模块，用于得到手的可见分割图与手的整体分割图； 2c选用已知的特征提取主干和回归模块，并将特征提取主干与正则约束金字塔模块先串联连接后，再将两者的输出分别连接到分割引导模块与回归模块级联，构成基于分割图引导与正则约束的手部姿势与形状估计网络G: 3采用小批量梯度下降算法，通过训练数据集D对基于分割图引导与正则约束的手部姿势与形状估计网络G进行训练，直至网络损失函数处于收敛状态，得到训练后的手部姿势与形状估计网络； 4将测试数据集M输入到训练好的手部姿势与形状估计网络，得到测试数据对应的估计结果。

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