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专利名称：一种基于深度神经网络的连续手语识别方法申请号：2019106952275 转让价格：面议收藏
法律状态：已下证类型：发明关键词：网络传输深度神经网络相似专利发布日：2023/10/17
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络的连续手语识别方法，具体为：首先，建立孤立词手语数据库及连续手语数据库，完成对手型图像预处理，再构建两个结构相同的改进AlexNet神经网络模型，并对预处理后的孤立词手语数据库的训练样本进行训练；之后固定双路AlexNet神经网络模型权重，将全连接层和softmax层丢弃；选取出预处理后的连续手语数据库中RCB-D视频分帧图像文件的关键片段并进行测试，最后将输出的关键帧嵌入注意力机制的分层LSTM编解码网络模型，输出连续手语的识别结果。本发明的方法克服了由连续手语语句运动轨迹复杂、手型变化快且形变大等问题引起的设计区分性的手语表征存在困难的问题。

专利名称：一种基于深度神经网络的X光片手骨兴趣区域自动提取方法申请号：2017109759406 转让价格：面议收藏
法律状态：已下证类型：发明关键词：网络网络传输深度神经网络相似专利发布日：2023/09/14
摘要：一种基于深度神经网络的X光片手骨兴趣区域自动提取方法，对原始手骨X光片影像，去除影像两边黑色背景嵌入文字的部分；统一对原始手骨X光片影像进行提亮、去噪操作；采样并训练模型M1，得到没有文字的手骨X光片影像Output2；对于Output2归一化尺寸得到Output3；采样并训练模型M2，对Output3中的手骨、背景、手骨背景相交的部分进行判断；基于模型M2对Output3中的影像滑窗判断，依据判断值得到手骨标记映射图Output4；基于Output3和Output4，得到仅有手骨的影像Output5；对Output5进行优化得到最终的手骨兴趣区域。本发明可以自动获取X光片中的手骨兴趣区域。

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