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摘 要:一种基于卷积神经网络的人机交互方法,包括以下步骤:(1)训练神经网络:1.1对视频库中手势动作逐帧识别,形成手轮廓图像;1.2对识别的手轮廓图像执行通道求和操作;1.3对求和操作得到的图像输入到卷积神经网络中进行训练,得到训练好的神经网络;(2)手势判断:2.1对摄像头采集的手势动作逐帧识别,形成手轮廓图像;2.2对识别的手轮廓图像执行通道求和操作;2.3对步骤2.2求和操作得到的图像输入到步骤1.3训练好的卷积神经网络中,判断出输入的手势动作属于什么类型手势;2.4输出识别结果,进行相信手势操作。本发明充分利用了机器学习技术,可实现对单一源视频图像帧序列的手势准确判断。本发明可以快速得到鲁棒的多通道手势图,比现有的手势识别方法,更高效简单快捷。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201710894577.5 | 专利名称: | 一种基于卷积神经网络的人机交互方法 |
申请日: | 2017-09-28 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F3/01搜分类 语音交互搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |