发明专利已授权

基于DC-Res2Net和特征融合注意力模块的手势图像分类方法

📄 申请号：CN202210672523.5 📄 发布日：2026/07/15

著录项目信息

申请日

2022-06-14

公开号

CN115273135B

公开日

2025-08-05

申请人

浙江理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V40_10

IPC 分类号

G06V40_10 , G06V10_44 , G06V10_764 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06N3_045 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

图像识别图像识别人工智能算法深度学习

应用场景

手势识别, 人机交互, 智能驾驶, 虚拟现实, 智能家居

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摘要

本发明公开了基于特征融合注意力模块和特征选择的手势图像分类方法。方法为首先使用已知数据集中的手势图像作为手势图像，并获取手势图像的类别标签，对手势图像进行尺寸归一化处理获得训练集；然后构建卷积神经网络，卷积神经网络包括特征提取模块、特征融合注意力模块和分类器；再将训练集输入卷积神经网络进行训练；最后将待分类的手势图像输入到训练好的卷积神经网络中进行手势图像分类，得到分类结果。本发明使用DC‑Res2Net模块和SK‑Net模块结合精确提取出手势图像的高阶特征和低阶特征，利用特征融合注意力模块增强低阶特征并与高阶特征进行融合，通过融合特征实现对手势图像的精确识别。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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¥11000.0 元

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：25 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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