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申请/专利权人：中山大学
摘要：本申请公开了一种轻量化手语识别方法、系统、设备及介质，方法包括：获取训练图像集；通过前端网络对所述训练图像集进行筛选和裁剪处理，得到转换图像集；将所述转换图像集输入图像分类网络进行训练处理，得到后端网络；对所述前端网络和所述后端网络进行连接处理，得到整体识别网络；对所述整体识别网络进行加速推理框架转换处理，并分别部署在便携式设备和云服务器上对待识别手语动作进行手语识别处理，得到手语识别结果。本申请实施例能够在便携式设备上进行实时手语翻译，达到快速性、实时性的要求，可以广泛应用于计算机技术领域。
主权项：1.一种轻量化手语识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练图像集；通过前端网络对所述训练图像集进行筛选和裁剪处理，得到转换图像集；将所述转换图像集输入图像分类网络进行训练处理，得到后端网络；对所述前端网络和所述后端网络进行连接处理，得到整体识别网络；对所述整体识别网络进行加速推理框架转换处理，并分别部署在便携式设备和云服务器上对待识别手语动作进行手语识别处理，得到手语识别结果；所述前端网络包括姿态估计网络和手部节点识别网络，所述通过前端网络对所述训练图像集进行筛选和裁剪处理，得到转换图像集，包括：通过所述姿态估计网络对所述训练图像集中每一张训练图像进行关键点检测处理，得到上半身姿态节点和节点评分；根据所述节点评分对所述训练图像进行筛选处理，并对筛选后的图像进行截取处理，得到手部矩形框；通过所述手部节点识别网络对所述手部矩形框进行节点识别处理，得到手部关节位置；根据所述上半身姿态节点和所述手部关节位置对所述训练图像进行转换处理，得到转换图像集；所述根据所述上半身姿态节点和所述手部关节位置对所述训练图像进行转换处理，得到转换图像集，包括：获取黑色背景图；根据所述上半身姿态节点和所述手部关节位置在所述黑色背景图中对应位置进行点亮和连接处理，得到骨架图；对所述骨架图的边界位置进行截取处理，得到转换图像集。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学 一种轻量化手语识别方法、系统、设备及介质
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