公开(公告)号：CN118942149A

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202310536600.9

申请日：2023-05-12

Applicant: 复旦大学 ,  复旦大学义乌研究院

Inventor： 李云超 ,  李旦 ,  王悦斌 ,  张建秋

IPC: G06V40/20 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/20 ,  G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于轻量型神经网络的手势识别方法，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤S1，构建神经网络模型，并采用多个现有手势图像作为训练集对神经网络模型进行训练，得到训练后的神经网络模型作为手势识别模型；步骤S2，通过图像传感器采集得到包含手部的原始图像；步骤S3，对原始图像进行预处理，得到预处理图像；步骤S4，将预处理图像输入手势识别模型，得到原始图像的手势识别结果。总之，本方法能够降低手势识别网络的计算量和参数量的同时，保持较高的手势识别准确率和效率。