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申请/专利权人：西安工程大学
摘要：本申请涉及一种在点云数据下识别动态手势的方法，首先基于输入的视频获取点云数据，以获取手部的关键点信息，然后对这些关键点进行特征提取，来获取手部的关键信息。将提取的特征序列输入到交叉注意力机制中进行序列建模，通过一个输出层将最终的序列表示映射到手势类别的预测结果上；在考虑全局和局部信息的基础上，本申请能够得到更准确的预测结果。经过实验证实，该方法表现出高精度和低成本的优点。
主权项：1.一种在点云数据下识别动态手势的方法，其特征在于，包括：构建模型训练数据集，所述模型训练数据集中的样本为动态手势视频；构建手势识别模型；所述手势识别模型包括点云生成模块、局部和全局特征提取模块、特征增强模块和手势分类模块；所述点云生成模块用于基于所述动态手势视频生成点云数据；所述局部和全局特征提取模块用于对所述点云数据进行分割，得到手势数据，并基于所述手势数据提取局部特征和全局特征；所述特征增强模块用于基于所述局部特征和所述全局特征进行特征增强操作，得到增强后的特征；所述手势分类模块用于基于所述增强后的特征得到手势分类结果；基于所述模型训练数据集对所述手势识别模型进行训练，得到训练后的手势识别模型；将待识别的动态手势视频输入到所述训练后的手势识别模型，得到手势识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安工程大学 一种在点云数据下识别动态手势的方法
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