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申请/专利权人：广东保伦电子股份有限公司
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的多模态手势识别方法，包括以下步骤：获取包含手部的原始图像，对原始图像进行预处理，得到预处理后的图像；利用目标检测法检测手部在预处理后的图像中的位置，得到手部位置；基于手部位置并利用人体关节点识别法，得到手部关节点在预处理后的图像中的三维空间坐标；根据各个手部关节点的三维空间坐标之间的关系，识别出相应的手势。本发明通过识别图像中的手部关节点，利用手部关节点完善被遮挡的手部图像，进行手势判定，提高了识别的准确度和鲁棒性。
主权项：1.一种基于深度学习的多模态手势识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取包含手部的原始图像，对原始图像进行预处理，得到预处理后的图像；S2.利用目标检测法检测并定位图像中的人脸，对图像中的人脸进行人脸识别，获取图像中每个人的身份，利用目标检测法检测手部在预处理后的图像中的位置，得到手部位置，根据图像中每个人的身份，对需要被识别手势的目标用户进行定位，提取所述目标用户的人脸关键点；S3.构建人体关节点识别模型，向训练好的人体关节点识别模型输入图像，对图像中每一个的人体关节进行识别，得到每个人的人体关节点的三维空间坐标，所述人体关节点包括头部关节点和手部关节点，将目标用户的人脸关键点与图像中的头部关节点的三维空间坐标进行匹配，确定属于目标用户的人体关节点，从目标用户的人体关节点获取目标用户的手部关节点的三维空间坐标，所述手部关节点包括图像中手部每根手指指尖和指根的点位；S4.根据各个手部关节点的三维空间坐标之间的关系，识别出相应的手势。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东保伦电子股份有限公司 一种基于深度学习的多模态手势识别方法及系统
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