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申请/专利权人：哈尔滨工程大学
摘要：本发明属于动态手势图像处理技术领域，公开了一种动态手势目标图像检测方法及检测系统，动态手势目标图像检测方法包括：进行手势图像预处理：对手势图像中的噪声进行去除；基于R‑CNN框架，采用针对目标检测任务的CNN进行特征提取；利用YOLO的网络结构模型，采用全连接层进行对识别出来的目标进行图像分类与位置检测。本发明通过设计一种实用的基于深度学习的手势分割算法，不仅要能将手和背景分割出来，还要对复杂的背景和各种干扰因素，具有鲁棒性强，运行速度快等特点。同时，本发明还基于机器学习的视觉动态手势识别需要对手势进行检测与分割，去除背景噪声，而后进行手势追踪‑特征提取‑手势分类及识别等手势建模过程。
主权项：1.一种动态手势目标图像检测方法，其特征在于，所述动态手势目标图像检测方法包括以下步骤：步骤一，进行手势图像预处理：对手势图像中的噪声进行去除；步骤二，基于R-CNN框架，采用针对目标检测任务的CNN进行特征提取；步骤三，利用YOLO的网络结构模型，采用全连接层进行对识别出来的目标进行图像分类与位置检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工程大学 一种动态手势目标图像检测方法及检测系统
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