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Abstract：
肢体骨架和头手部件轮廓融合的手势识别方法属于计算机视觉领域。本发明提出了使用人体骨架姿态特征结合手势部件轮廓特征描述人体手势。本发明使用轮廓检测网络识别出的手势部件类别表征人体局部信息，使得人体模型结构更加完整。本发明剪裁CPM网络构造人体骨架关键节点识别网络KEN，使其具有足够的实时性，在实际测试中可以达到每秒15帧的识别速度，同时具有较高的识别精度，本发明设计并实现了人体动态手势识别机GRSCTFF，使其可以在多种复杂场景下较为准确的识别人体动态手势的类别，解决了基于计算机视觉的人体手势识别方法易受光照、背景和手势动态变化影响等问题；具有参数量较少，运算速度快，识别精度高的特点。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202010851927.1
Filing Date： 2020-08-21
Publication Date： 2021-01-05
Pub. No.： CN112183198A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 撤回-视为撤回
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