一种基于深度学习的图像手势动作在线检测与识别方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的图像手势动作在线检测与识别方法。提取所有帧图像，每帧图像已被标注，并输入手势检测网络训练；一段手势动作视频流输入手势检测网络，获得每帧图像中标注为动态手势的局部手势区域，获得带有标注为动态手势的局部手势区域图像帧；用分段随机采样算法采样处理，提取获得光流信息，进行空间上特征图提取，将特征图输入到各自的手势识别网络训练；将待检测手势视频流输入手势检测网络，分别获得预测分类结果，取平均值再取概率最大的为最终结果。本发明实现在未经人为干预的情况下对视频流中的手势动作进行分类，计算量小，识别准确率高，可更高效提取出手势动作的特征，相对于复杂背景具有较强的鲁棒性。