一种基于知识蒸馏的动静态手势识别方法技术

本发明专利技术提供一种基于知识蒸馏的动静态手势识别方法，涉及图像识别技术领域，该方法通过对动态手势进行关键帧提取、通过三维卷积网络和二维卷积网络分别对动态手势和静态手势特征进行提取，最后，通过以教师网络和学生网络组成的知识蒸馏学习框架进行蒸馏学习。本发明专利技术利用关键帧的提取，能够有效克服关键帧间的距离大、关键信息严重不足、提取精度差等问题，从而提升识别的准确性与稳定性；利用分别对动态手势与静态手势的特征提取，确保动、静态手势的相同维度，避免出现不匹配、提取精度差以及计算量庞大等问题；通过教师网络与学生网络知识蒸馏学习框架的构建，实现轻量级的同时、完成训练模型的指导与校正，实现不断优化。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像识别，具体涉及一种基于知识蒸馏的动静态手势识别方法。

技术介绍

1、手势识别技术一直是人工智能领域的重要研究方向，其旨在从图像或视频中提取人的手部特征来理解人的身体运动或“手势”，然后将每个样本进行归类或标记为特定的标签。随着人工智能和深度学习的发展，手势识别技术在智能家居、汽车交互、虚拟现实等领域有着广泛的应用前景。

2、现有的手势识别方法主要分为动态手势识别和静态手势识别。其中，动态手势识别的方法主要有基于手工提取特征的方法和基于深度学习神经网络的方法：基于手工特征提取的动态手势识别方法包括利用hog描述符、lbp描述符等描述子对动态手势进行逐帧特征提取，再对提取到的手势特征序列进行直接对比或二次处理、得到表征动作时空信息的特征，最后利用分类器对特征进行分类输出；然而，上述方法均受动态手势的背景影响大，且需要人为提取手势图像特征、耗时长；基于深度学习神经网络的动态手势识别方法包括循环神经网络(recurrent neural network，rnn)、长短期记忆递归神经网络(long short-term memory，l本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于知识蒸馏的动静态手势识别方法，其特征在于：包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于知识蒸馏的动静态手势识别方法，其特征在于：所述步骤A具体为：

3.根据权利要求1或2所述的一种基于知识蒸馏的动静态手势识别方法，其特征在于：所述步骤A2中，若连续帧中一个帧的尺寸为H·W·C，将该帧划分为sqrt(m)·sqrt(m)个patch，每个patch的尺寸为：

4.根据权利要求1或2所述的一种基于知识蒸馏的动静态手势识别方法，其特征在于：所述步骤B具体为：

5.根据权利要求4所述的一种基于知识蒸馏的动静态手势识别方法，其特征在于：所述步...

【技术特征摘要】

1.一种基于知识蒸馏的动静态手势识别方法，其特征在于：包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于知识蒸馏的动静态手势识别方法，其特征在于：所述步骤a具体为：

3.根据权利要求1或2所述的一种基于知识蒸馏的动静态手势识别方法，其特征在于：所述步骤a2中，若连续帧中一个帧的尺寸为h·w·c，将该帧划分为sqrt(m)·sqrt(m)个patch，每个patch的尺寸为：

4.根据权利要求1或2所述的一种基于知识蒸馏的动静态手势识别方法，其特征在于：...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱智勤，徐国峰，周中奎，周锋，帅林宏，曹龙汉，李银国，
申请(专利权)人：重庆利龙中宝智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：