手势识别模型训练、手势识别方法、装置、设备及介质.pdf
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手势识别模型训练、手势识别方法、装置、设备及介质.pdf
本申请公开了一种手势识别模型训练方法、手势识别方法、装置、设备及介质,用以提高手势识别的准确性。由于本申请电子设备可以同时基于锚样本图像、正样本图像、负样本图像,确定损失函数的值,基于该损失函数的值,对待训练的手势识别模型的参数进行调整时,有利于手势识别模型更好的区分锚样本图像(正样本图像)和负样本图像,从而有利于手势识别模型更好的区分不同的手势,例如比较相似的手势,基于本申请训练完成的手势识别模型进行手势识别时,可以提高手势识别的准确性。
模型训练方法、手势识别方法、装置、设备及介质.pdf
本申请公开了一种关节点旋转检测模型训练方法、装置、设备及介质,涉及图像处理技术领域,包括:获取人手图像数据,并提取第一手部关键点,以及利用反向动力学方法确定出各关节点的第一旋转轴角;将人手图像数据输入初始关节点旋转检测模型以输出六维旋转向量,并获取与六维旋转向量对应的第二旋转轴角;基于第一手部关键点和旋转矩阵确定出第二手部关键点;基于第一旋转轴角和第二旋转轴角以及基于第一手部关键点和第二手部关键点构建分别构建损失函数;利用总的损失函数对初始关节点旋转检测模型进行训练得到关节点旋转检测模型。通过构建关节点旋
手势识别模型训练方法、手势识别方法及装置.pdf
本申请涉及一种手势识别模型训练方法,包括:构建特征提取网络框架;基于特征提取网络框架构建全局模型、至少一个局部模型和至少一个新域模型;基于全局模型的参数和局部手势训练数据训练局部模型,以更新局部模型的参数;基于全局模型的参数和个性化手势训练数据训练新域模型,以更新新域模型的参数;基于更新后的局部模型的参数和更新后的新域模型的参数更新全局模型的参数。本申请的手势识别模型训练方法至少具有以下有益技术效果之一:能够得到泛化的跨域通用手势识别模型和多个个性化的局部模型,进而提高跨域高精度的目标手势识别率,并减少集
手势识别方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请公开了一种手势识别方法、装置、设备及存储介质,属于图像处理技术领域。手势识别方法包括:当图像出现第一目标手型时,记录第一目标手型对应的第一时间;当第一目标手型变化为除第一目标手型之外的第一手型时,记录第一手型对应的第二时间;当图像出现第二目标手型时,记录第二目标手型对应的第三时间;当第二目标手型变化为除第二目标手型之外的第二手型时,记录第二手型对应的第四时间;当第一时间、第二时间、第三时间和第四时间满足预设条件时,识别手势为由第一目标手型变化为第二目标手型的动态手势。通过本申请公开的手势识别方法、装
手势识别方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本公开实施例公开了一种手势识别方法、装置、电子设备及存储介质;所述手势识别方法,包括:基于采集的手势动作的图像,获得图像信息;获取第二设备发送的肌电信息,其中,所述肌电信息为所述第二设备基于采集所述手势动作所对应肌电信号确定的;基于所述图像信息及所述肌电信息,获得所述手势动作的手势识别结果。本公开实施例所公开的手势识别能够准确提高手势动作的准确度。