[发明专利]手势识别方法、电子设备、存储介质和程序产品

说明书

本发明涉及计算机视觉技术领域，提供一种手势识别方法、电子设备、存储介质和程序产品，方法包括：获取待识别的手势图像；将所述手势图像输入至手势识别模型，得到所述手势识别模型输出的手势识别结果；其中，所述手势识别模型包括静态手势识别层和动态手势识别层，所述静态手势识别层用于对静态手势图像进行手势识别，所述动态手势识别层用于对动态手势图像进行手势识别；所述静态手势识别层是基于样本静态手势图像训练得到的，所述动态手势识别层是基于训练后的所述静态手势识别层进行迁移学习得到的。本发明在同时识别静态手势图像和动态手势图像时，可以确保手势识别的识别准确性。

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种手势识别方法、电子设备、存储介质和程序产品。

背景技术

随着计算机视觉技术的快速发展，手势识别的应用范围越来越广泛。手势识别分为静态手势识别和动态手势识别。在静态手势识别场景中，手势都是静止的，即其采集的手势图像均为静态手势图像；而在动态手势识别场景中，手势是运动的，即其采集的手势图像均为动态手势图像。

目前，使用同一种手势识别模型来同时识别静态手势图像和动态手势图像，基于此，需要使用静态手势图像和动态手势图像混合的样本数据，对手势识别模型进行训练，然而，采用该混合的样本数据进行模型训练，会使手势识别模型对静态手势图像的识别准确率降低。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种手势识别方法，在同时识别静态手势图像和动态手势图像时，可以确保手势识别的识别准确性。

本发明还提供一种手势识别装置、电子设备、存储介质和程序产品。

根据本发明第一方面实施例的手势识别方法，包括：

获取待识别的手势图像；

将所述手势图像输入至手势识别模型，得到所述手势识别模型输出的手势识别结果；

其中，所述手势识别模型包括静态手势识别层和动态手势识别层，所述静态手势识别层用于对静态手势图像进行手势识别，所述动态手势识别层用于对动态手势图像进行手势识别；

所述静态手势识别层是基于样本静态手势图像训练得到的，所述动态手势识别层是基于训练后的所述静态手势识别层进行迁移学习得到的。

根据本发明实施例的手势识别方法，手势识别模型包括静态手势识别层和动态手势识别层，从而不仅可以对静态手势图像进行手势识别，还可以对动态手势图像进行手势识别，且静态手势识别层是基于样本静态手势图像单独训练得到的，从而提高静态手势识别的识别准确性；同时，动态手势识别层是基于训练后的静态手势识别层进行迁移学习得到的，从而减少动态手势识别层对于训练数据的需求，从而提高模型训练效果，进而提高动态手势识别的识别准确性。综上，本发明在同时识别静态手势图像和动态手势图像时，可以确保手势识别的识别准确性。

根据本发明的一个实施例，所述将所述手势图像输入至手势识别模型，得到所述手势识别模型输出的手势识别结果，包括：

确定所述手势图像为静态手势图像，将所述手势图像的图像特征输入至所述静态手势识别层，得到所述静态手势识别层输出的手势识别结果；

确定所述手势图像为动态手势图像，将所述手势图像的图像特征输入至所述动态手势识别层，得到所述动态手势识别层输出的手势识别结果。

根据本发明的一个实施例，所述将所述手势图像的图像特征输入至所述动态手势识别层，得到所述动态手势识别层输出的手势识别结果，包括：

将所述图像特征输入至所述静态手势识别层，得到所述静态手势识别层输出的第一识别结果；

将所述图像特征输入至所述动态手势识别层，得到所述动态手势识别层输出的第二识别结果；