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申请/专利权人：广东保伦电子股份有限公司

摘要：本发明公开了一种动态手势识别方法、装置及存储介质，属于深度学习技术领域，方法包括：通过摄像头获取视频帧组；视频帧组包括若干帧连续的视频帧；将视频帧组输入手部检测模型，判断视频帧组中是否出现手部，若是，则确定出现手部的帧数；判断出现手部的帧数是否大于预设数量；若手部的帧数大于预设数量，则将视频帧组输入关键点提取模型，提取视频帧组的3D手部关键点；对所述3D手部关键点进行计算，得到空间表征和时间表征；将所述空间表征和所述时间表征输入手势识别模型，对所述空间表征和所述时间表征进行特征提取，并映射得到动态手势识别结果，以实现利用深度学习算法对3D手部时空关键点进行建模，提高动态手势识别的准确率和实时性。

主权项：1.一种动态手势识别方法，其特征在于，包括：通过摄像头获取视频帧组；所述视频帧组包括若干帧连续的视频帧；将所述视频帧组输入手部检测模型，判断所述视频帧组中是否出现手部，若是，则确定出现手部的帧数；判断出现手部的帧数是否大于预设数量；若手部的帧数大于预设数量，则将所述视频帧组输入关键点提取模型，提取所述视频帧组的3D手部关键点；对所述3D手部关键点进行计算，得到空间表征和时间表征；将所述空间表征和所述时间表征输入手势识别模型，对所述空间表征和所述时间表征进行特征提取，并映射得到动态手势识别结果；所述对所述3D手部关键点进行计算，得到空间表征和时间表征，包括：将各视频帧中的3D手部关键点的坐标按照空间顺序排列；将每一帧视频帧的任意两个3D手部关键点作为3D手部关键点对；计算所述3D手部关键点对的坐标之间的第一欧式距离，以及所有3D手部关键点与原点的坐标之间的第二欧式距离；根据所述第一欧式距离和所述第二欧式距离，生成一个空间距离矩阵；将所述空间距离矩阵作为空间表征；将各视频帧中的3D手部关键点的坐标按照时间顺序排列，记为Slow轨迹；通过切片法将所述Slow轨迹中的视频帧均等分成Slow轨迹中的视频帧数的一半，记为Fast轨迹；计算所述Slow轨迹中每一帧视频帧相邻3D手部关键点间的坐标差，得到Slow尺度的运动轨迹信息；计算所述Fast轨迹中每一帧视频帧相邻3D手部关键点间的坐标差，得到Fast尺度的运动轨迹信息；将所述Slow尺度的运动轨迹信息和所述Fast尺度的运动轨迹信息作为时间表征。

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