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申请/专利权人：乐山师范学院
摘要：本发明公开了手语识别模型训练方法、识别方法、装置、设备及介质。包括如下步骤：分别获取各连续视频图像的骨架关键点信息。随机生成各骨架点坐标集的随机值，根据随机值对应的空间变换策略，对相应的骨架点坐标集进行空间变换，生成样本坐标集。分别确定各样本坐标集的参考点坐标，计算该样本坐标集中，参考点坐标与各样本坐标之间的坐标差值向量，生成训练样本。根据训练样本，对手语识别模型进行训练，直至获得满足训练停止条件的手语识别模型。解决了现有技术中因角度位置变换导致手语识别准确度有限的技术问题，保证了手语识别的准确性、泛化能力和鲁棒性。
主权项：1.一种手语识别模型训练方法，其特征在于，包括如下步骤：分别获取各连续视频图像的骨架关键点信息，其中，所述连续视频图像与手语动作相关，所述骨架关键点信息包括骨架点坐标集，以及所述骨架点坐标集中各骨架点坐标对应的所属关节信息；随机生成各骨架点坐标集的随机值，根据所述随机值对应的空间变换策略，对相应的骨架点坐标集进行空间变换，生成样本坐标集；分别确定各样本坐标集的参考点坐标，计算该样本坐标集中，所述参考点坐标与各样本坐标之间的坐标差值向量，生成训练样本；根据所述训练样本，对手语识别模型进行训练，直至获得满足训练停止条件的所述手语识别模型；其中，所述随机生成各骨架点坐标集的随机值，根据所述随机值对应的空间变换策略，对相应的骨架点坐标集进行空间变换，生成样本坐标集，具体包括：根据预设的随机函数，分别生成各骨架点坐标的第一随机值和第二随机值；在所述第一随机值满足第一预设条件时，确定所述第二随机值对应的空间变换策略，其中，所述空间变换策略指将骨架点坐标按预设的第一规则进行旋转，或者对所述连续视频图像按预设的第二规则进行裁剪，或者按第三规则摆动所属关节信息为手部的骨架点坐标；根据所述空间变换策略，对所述骨架点坐标集中的骨架点坐标进行空间变换，得到所述样本坐标集。
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百度查询： 乐山师范学院 手语识别模型训练方法、识别方法、装置、设备及介质
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