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METHODS AND SYSTEMS FOR COMPUTERIZED RECOGNITION OF HAND GESTURES

机译:手势计算机识别的方法和系统

摘要

Methods, systems, and computer readable media for recognizing one or more hand gestures of a hand-based signal or conversation are described. Some implementations include obtaining one or more unprocessed images of the hand-based signal or conversation including images of at least one of the one or more hand gestures extracting one or more spectral features from the one or more unprocessed images using a Gabor filter bank, receiving the one or more unprocessed images of the one or more hand gestures and the extracted one or more spectral features by a Convolution Neural Network (CNN), and outputting a classification for the at least one of the one or more hand gestures using the Convolution Neural Network (CNN). In some implementations, at least one of the extracted one or more spectral features and at least one of the one or more unprocessed images of the one or more hand gestures are concatenated and input to the Convolution Neural Network (CNN).
机译:描述用于识别基于手基信号或对话的一个或多个手势的方法,系统和计算机可读介质。 一些实施方式包括获得基于手基信号或对话的一个或多个未加工的图像,包括使用Gabor滤波器组提取来自一个或多个未处理的图像的一个或多个手势中的一个或多个手势中的至少一个的图像,接收 一个或多个手势的一个或多个未加工的图像和通过卷积神经网络(CNN)提取的一个或多个光谱特征,并使用卷积神经输出一个或多个手势中的至少一个的分类 网络(CNN)。 在一些实现中,提取的一个或多个频谱特征中的至少一个和一个或多个手势的一个或多个手势的一个或多个未加工的图像中的至少一个被连接到卷积神经网络(CNN)。

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