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本发明公开了一种基于多特征融合的静态手势图像识别方法。利用综合多要素的图像处理方法对原始的手势图像进行分割,然后对分割后的手势图像进行局部特征提取,局部特征包含Gabor特征、HOG特征和Hu矩特征;将原始的手势图像转换成灰度图像,然后构建了一个双通道卷积神经网络分别提取手势图像的特征,将提取的特征进行求和作为深层次特征;将手势图像的局部特征和深层次特征进行融合,获得融合特征;将融合特征输入到分类器中分类获得不同类别的概率,以最大概率的类别作为手势图像中的手势类别识别结果。本发明提出的方式能够解决复杂背景下的26种手势字母的识别问题,且获得了较高的识别率。
📄 2019113364193 📂 G06V40_10 👤 上海梓梦科技有限公司 📅 2019-12-23
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发明 已授权

一种基于多特征融合的静态手势图像识别方法

2019113364193 · 上海梓梦科技有限公司
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🔋 高能量密度固态电解质材料与制备工艺
预算:¥50-100万截止:2026-08-30发布方:××新能源科技响应:8人

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固态锂电池电解质专利包

转让方:中国科学院××研究所
受让方:××新能源科技有限公司
交易类型:独占许可
交易金额:¥320万
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CRISPR基因编辑技术

转让方:××大学
受让方:××生物医药有限公司
交易类型:转让
交易金额:¥1,200万
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SiC功率器件工艺专利

转让方:××半导体有限公司
受让方:××汽车电子集团
交易类型:转让
交易金额:¥680万
☀️

钙钛矿光伏组件技术

转让方:××科技公司
受让方:××能源集团
交易类型:开放许可
交易金额:¥50万/年