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一种基于手部区域预测的深度学习手部检测方法

摘要

本发明公开了一种基于手部区域预测的深度学习手部检测方法,手部分为左手、右手以及交叠双手,该检测方法首先训练一个深度卷积网络,使用训练好的该网络检测复杂背景下视频流第一帧中的手部类别及区域;然后根据由手部运动惯性所产生的手部在时间和空间上的相关性,采用跟踪算法预测第二帧中手部区域,并结合相邻帧差法获取手部遮挡区域以及新出现的手部区域,利用跟踪算法和相邻帧差法所获得的区域构造掩膜,增强图像中感兴趣的部分,形成加入了注意力的帧图片;将此图片输入至训练好的深度卷积网络中检测,得到精准的手部类别及区域;直至最后一帧都采取同第二帧同样的检测方法,实现复杂背景下视频流手部检测。

著录项

  • 公开/公告号CN108062525A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-05-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国科学技术大学;

    申请/专利号CN201711335731.1

  • 发明设计人 叶中付;王瑾薇;黄世亮;

    申请日2017-12-14

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构11251 北京科迪生专利代理有限责任公司;

  • 代理人杨学明;卢纪

  • 地址 230026 安徽省合肥市包河区金寨路96号

  • 入库时间 2023-06-19 05:25:45

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-06-15

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20171214

    实质审查的生效

  • 2018-05-22

    公开

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