发明专利 已授权

基于FractalNet网络改进的手势图像特征提取方法

📄 申请号:CN202111247741.6 📄 发布日:2026/06/16

著录项目信息

申请日
2021-10-26
公开号
CN115830625B
公开日
2026-04-03
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

技术画像

应用场景

手势识别, 人机交互, 智能终端, 虚拟现实, 计算机视觉

摘要

本发明公开了一种基于FractalNet网络的改进手势图像特征提取方法。手势图像采集并尺寸归一化;原始手势图像输入R‑FractalNet1网络结构得原始特征向量;原始特征向量和原始手势图像输入空间特征金字塔结构得多尺度特征;原始特征向量输入到R‑FractalNet2网络结构得低阶特征向量;多尺度特征和低阶特征向量通道拼接后输入R‑FractalNet3网络结构输出高维特征向量,高维特征向量经全局平均池化层、全连接层、softmax分类器得分类。本发明包含大量残差模块,保护信息完整性,简化了学习目标和难度,能够效地缩短了梯度传播路径,避免了过拟合,提高了识别准确率。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:77 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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