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申请/专利权人：厦门智小金智能科技有限公司
摘要：基于个性化差异分解的自适应手势动作识别方法和设备，本发明引入了全新的神经网络架构，将特征提取器、分类器、域判别器和个性差异提取器的训练分离。通过特征提取器和分类器在源域上的训练，学习到通用的特征表示。在面对新用户时，利用域判别器和个性差异提取器对新用户的用户个性化差异与普适特征进行提取分解，实现了模型在面对新用户时的快速域自适应。这种个性化差异分解的方法为手势识别模型的域自适应提供了有效的解决方案，避免了传统方法在面对新用户时性能下降的问题。
主权项：1.基于个性化差异分解的自适应手势动作识别方法，其特征在于，包括：将源域中的标签数据按照设定的比例划分为训练集、验证集和测试集；构建具有特征提取器、分类器、域判别器和个性差异提取器的手势识别模型，使用训练集对所述特征提取器、所述分类器、所述域判别器进行训练，使用验证集和测试集来评估手势识别模型性能；面对目标域时，采用无监督的方式对所述差异特征提取器进行训练，得到训练好的所述手势识别模型性能；将目标域数据输入训练好的所述手势识别模型，所述特征提取器提取出动作特征，所述差异特征提取器提取域差异特征，将所述特征提取器提取出的所述动作特征剔除所述域差异特征后送入所述域判别器，所述域判别器给出重构后的向量并根据重构的损失误差给出域判别结果，根据判别结果的损失对所述个性差异提取器进行迭代训练；面对新用户实现自适应识别，通过所述特征提取器提取动作特征，使用所述个性差异提取器提取跨域差异，将所述特征提取器提取出的所述动作特征剔除所述域差异特征后送入所述分类器，所述分类器对分解后的特征进行分类即得到目标域的动作识别结果。
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百度查询： 厦门智小金智能科技有限公司 基于个性化差异分解的自适应手势动作识别方法和设备
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