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一种基于多特征融合的静态手势图像识别方法
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发明专利
专利类型 -
未知
专利状态 -
2019113364193
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2019113364193 | 专利名称 | 一种基于多特征融合的静态手势图像识别方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06V40/10(2022.01),G06V10/26(2022.01),G06V10/44(2022.01),G06V10/50(2022.01),G06V10/56(2022.01),G06V10/46(2022.01),G06V10/762(2022.01),G06V10/764(2022.01),G06V10/80(2022.01),G06V10/82(2022.01),G06K9/62 |
| 申请人 | 浙江理工大学 | 申请地址 | 310018 浙江省杭州市江干经济开发区2号大街928号 |
| 发明人 | 田秋红 | 申请日期 | 2019-12-23 |
| 下证状态 | 未知 | 更新时间 | 2025-01-11 08:09:58 |
| 专利摘要 | 本发明公开了一种基于多特征融合的静态手势图像识别方法。利用综合多要素的图像处理方法对原始的手势图像进行分割，然后对分割后的手势图像进行局部特征提取，局部特征包含Gabor特征、HOG特征和Hu矩特征；将原始的手势图像转换成灰度图像，然后构建了一个双通道卷积神经网络分别提取手势图像的特征，将提取的特征进行求和作为深层次特征；将手势图像的局部特征和深层次特征进行融合，获得融合特征；将融合特征输入到分类器中分类获得不同类别的概率，以最大概率的类别作为手势图像中的手势类别识别结果。本发明提出的方式能够解决复杂背景下的26种手势字母的识别问题，且获得了较高的识别率。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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