基于持续学习的手部姿态及形状估计方法
实质审查的生效
摘要
本发明涉及一种基于持续学习的手部姿态及形状估计方法，属于计算机视觉与深度学习领域。主要包含以下步骤：数据预处理；搭建手部3D三角网格模型重建网络；全监督训练搭建的手部3D三角网格模型重建网络；自监督训练搭建的手部3D三角网格模型重建网络。本发明具有以下优点：首先，使用持续学习的方法可以大大降低神经网络模型处理新数据时的时间和算力成本；其次，同时利用彩色图像和深度图像可以获得丰富的空间信息，显著提高模型的实用性和泛化能力。
基本信息
专利标题 ：
基于持续学习的手部姿态及形状估计方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114373222A
申请号 ：
CN202111558523.4
公开（公告）日 ：
2022-04-19
申请日 ：
2021-12-20
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王思涵孙怡
申请人 ：
大连理工大学
申请人地址 ：
辽宁省大连市甘井子区凌工路2号
代理机构 ：
大连理工大学专利中心
代理人 ：
温福雪
优先权 ：
CN202111558523.4
主分类号 ：
G06V40/20
IPC分类号 ：
G06V40/20 G06V40/10 G06V10/26 G06V10/40 G06V10/774 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-06 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 40/20
申请日 : 20211220
申请日 : 20211220
2022-04-19 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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