[发明专利]一种基于多级深度卷积神经网络的手势识别方法

摘要

本发明提供了一种基于多级深度卷积神经网络的手势识别方法，属于计算机和信息技术领域。该方法包括(1)把当前人体图像I送入人体态势感知DNN；所述人体图像I为人体bmp位图数据；(2)判断人体是否处于操作态势，若是，转步骤(3)，若不是，转步骤(1)；(3)把输入手势g同时送往DNN混合模型群进行并行识别，得到识别结果O1,O2,…,ON，其中，N是混合模型群中DNN的个数；(4)用二分类DNN模型群对步骤(3)得到的每个Oi进行再识别，得到识别结果Y_1,Y_2,…,Y_N；(5)对步骤(4)得到的Y_1,Y_2,…,Y_N进行评价，得到识别结果g′；(6)对g′进行误判识别，并对误判手势进行自动纠正，得到手势g″；(7)输出结果g″。

主权项

一种基于多级深度卷积神经网络的手势识别方法，其特征在于：所述方法包括：(1)把当前人体图像I送入人体态势感知DNN；所述人体图像I为人体bmp位图数据；(2)判断人体是否处于操作态势，若是，转步骤(3)，若不是，转步骤(1)；(3)把输入手势g同时送往DNN混合模型群进行并行识别，得到识别结果O1,O2,…,ON，其中，N是混合模型群中DNN的个数；(4)用二分类DNN模型群对步骤(3)得到的每个Oi进行再识别，得到识别结果Y_1,Y_2,…,Y_N；(5)对步骤(4)得到的Y_1,Y_2,…,Y_N进行评价，得到识别结果g′；(6)对g′进行误判识别，并对误判手势进行自动纠正，得到手势g″；(7)输出结果g″。