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一种融合图像和生理信号双通道的体感动态手势识别方法

摘要

一种融合图像和生理信号双通道的体感动态手势识别方法,具体步骤如下:Step1:采集动态手势生理信号和图像样本;Step2:生理信号降噪和降频处理;Step3:图像通道卷积神经网络提取图像特征;Step4:建立多通道体感手势LSTM识别模型;Step5:基于最优体感动态手势识别模型的实时测试。本发明基于深度学习理论构建融合识别框架,通过卷积神经网络和长短时记忆网络搭建体感动态手势识别模型,识别精度高,实时性好,识别鲁棒性较好。

著录项

  • 公开/公告号CN111476161A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-07-31

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 金陵科技学院;

    申请/专利号CN202010265159.1

  • 申请日2020-04-07

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构32206 南京众联专利代理有限公司;

  • 代理人蒋昱

  • 地址 210000 江苏省南京市江宁区弘景大道99号

  • 入库时间 2023-12-17 11:11:41

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-08-25

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20200407

    实质审查的生效

  • 2020-07-31

    公开

    公开

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