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龙图腾网恭喜浙江理工大学申请的专利一种基于注意力机制的静态手势识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114694259B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210369236.7，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于注意力机制的静态手势识别方法是由章立早;田秋红;王捷设计研发完成，并于2022-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力机制的静态手势识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力机制的静态手势识别方法。手势图像采集并尺寸归一化；将原始手势图像输入基准网络的第一层；将第一阶特征向量分别输入手势细节注意力模块和基准网络的第二层，将第二阶特征向量和手势细节注意力模块的输出进行融合，并将其输入第一通道注意力模块；第一通道注意力模块的输出输入基准网络的第三层；将第一阶特征向量和通道注意力模块的输出输入手势主体注意力模块；将手势主体注意力模块的输出和第三阶特征向量融合后输入第二通道注意力模块；第二通道注意力模块输入剩余基准网络和softmax分类器，获得手势图像的分类结果。本发明针对静态手势识别特点而设计，可以解决少训练集条件下的模型准确率不高的问题。

本发明授权一种基于注意力机制的静态手势识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的静态手势识别方法，其特征在于：包括如下步骤：1对各种手势进行图像采集获得原始手势图像，对原始手势图像进行尺寸归一化处理；2将尺寸归一化处理后的图像输入基准网络的第一层，获得第一阶特征向量；3将第一阶特征向量输入手势细节注意力模块，获得手势细节特征向量；将第一阶特征向量输入基准网络的第二层，获得第二阶特征向量；将手势细节特征向量和第二阶特征向量进行融合获得经过手势细节标定后的第二阶特征向量；4将经过手势细节标定后的第二阶特征向量输入第一通道注意力模块，获得经手势细节标定和通道标定后的第二阶特征向量；5将第一阶特征向量和第一通道注意力模块的输出均输入手势主体注意力模块，获得手势主体特征向量；6将通道注意力模块的输出输入基准网络的第三层，获得第三阶特征向量；将第三阶特征向量和手势主体特征向量融合后输入第二通道注意力模块；7将第二通道注意力模块的输出依次输入剩余基准网络、平均池化层和softmax分类器，获得手势图像的分类结果。

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