【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像识别，具体涉及基于深度信息和注意力机制的3d动态手势识别方法。
技术介绍
1、手势识别是计算机科学和语言
的一个重要研究方向，可以分为静态手势识别和动态手势识别两种，前者关注的是单个手势的识别，后者则关注的是手势序列的识别。
2、在手势识别领域当中，动态手势识别比静态手势更具挑战性，与静态手势识别(识别单一的手势)不同的是，动态手势识别更注重手势的连贯性和时间序列，需要捕捉和理解手势的动态变化和过渡。动态手势识别的研究和实现面临着众多挑战。首先，由于每个人的手势风格、速度和幅度都可能有所不同，因此动态手势识别需要能够处理这种个体差异。其次，动态手势识别还需要在各种复杂的环境和光照条件下工作，能够处理背景噪声和遮挡等问题。此外，由于动态手势涉及到时间序列的处理，因此动态手势识别的计算和存储需求也相对较大。因此仍然如何通过合适的方法来学习手势的时间序列特征，从中捕捉和理解手势的动态变化是动态手势识别当中的关键问题。本专利技术提出一种基于深度信息和注意力机制的3d动态手势识别方法。
<
【技术保护点】
1.基于深度信息和注意力机制的3D动态手势识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于深度信息和注意力机制的3D动态手势识别方法，其特征在于，所述的步骤1，采用深度摄像机采集RGB图像与深度图像。
3.根据权利要求1所述的基于深度信息和注意力机制的3D动态手势识别方法，其特征在于，所述的步骤2，具体又包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于深度信息和注意力机制的3D动态手势识别方法，其特征在于，所述的步骤3，具体做法是：
5.根据权利要求1所述的基于深度信息和注意力机制的3D动态手势识别方法，其...
【技术特征摘要】
1.基于深度信息和注意力机制的3d动态手势识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于深度信息和注意力机制的3d动态手势识别方法，其特征在于，所述的步骤1，采用深度摄像机采集rgb图像与深度图像。
3.根据权利要求1所述的基于深度信息和注意力机制的3d动态手势识别方法，其特征在于，所述的步骤2，具体又包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于深度信息和注意力机制的3d...
【专利技术属性】
技术研发人员：张彤，孙晗，刘晟，杨怡晴，亓黎明，曹霆，
申请(专利权)人：西安理工大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。