[发明专利]一种手势识别方法

摘要

本发明公开了一种手势识别方法，首先，对手势图像做预处理，得到固定尺寸的手势图像。其次，分别使用针对全局和针对局部地特征提取网络获取手势图像的不同特征。其中用于提取局部特征的网络完全由卷积层组成，残差网络结构被用于融合低层与高层信息，输出大尺寸特征图；用于提取全局特征的网络由卷积和池化组成，其池化层输出与局部特征提取网络相应输出相融合作为下层卷积输入，最终输出小尺寸、大感受野的特征图。最终，检测网络1和2分别在大尺寸和小尺寸特征图上检测手势目标，二者检测结果经非极大值抑制处理后输出分类结果。本发明有效减轻了梯度消失和神经元死亡的程度。

主权项

1.一种手势识别方法，其特征在于：该方法包括：设计并制作针对人机交互场景的手势数据集；构建深度卷积网络并训练数据集以获取参数权重，摄像头将手势图像输入网络与参数权重做相应运算获得手势识别结果；根据实际人机交互场景选择手势数据集的背景、手势与摄像头距离；在选定背景下使用摄像机捕捉手势图像，剔除手势图像中过度模糊、存在歧义的手势；使用LabelImage标注手势位置和手势类别，完成手势数据集的制作；一个深度卷积网络，其核心为：针对局部特征提取的卷积网络；针对全局特征提取的卷积网络；激活函数Lrelu。