基于Xception网络改进的手势图像特征提取方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于Xception网络改进的手势图像特征提取方法。对手势采集获得原始手势图像；输入降采样卷积模块和常规卷积模块中降低维度和提取浅层特征；浅层特征张量输入深层特征提取结构提取深层特征，特征金字塔结构融合深层特征提取结构中浅层和深层包含的空间信息和语义信息，融合后通过深度可分离卷积模块进行解耦，再通过压缩激励模块和局部最大池化层；最后经过深度可分离卷积模块、分类模块得分类结果。本发明通过密集深度可分离卷积模块提高手势识别的准确率并减少模型的计算量，特征金字塔结构有助于融合多尺度特征，压缩激励模块能够强化重要特征，抑制次要特征，有效提高手势的识别率。
基本信息
专利标题 ：
基于Xception网络改进的手势图像特征提取方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114613016A
申请号 ：
CN202210368014.3
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-04-08
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
周梓豪田秋红章立早阮琼璐王捷
申请人 ：
浙江理工大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市江干经济开发区2号大街928号
代理机构 ：
杭州求是专利事务所有限公司
代理人 ：
林超
优先权 ：
CN202210368014.3
主分类号 ：
G06V40/20
IPC分类号 ：
G06V40/20 G06N3/08 G06N3/04 G06K9/62 G06V10/44 G06V10/764
法律状态
2022-06-10 ：
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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