发明 一种手语识别方法 【特价高校直接变更】
人机交互系统 手语识别 视频识别 表情识别 动作识别 学习算法模型 残障人群智能系统 人工智能算法 【人机交互系统 手语识别 视频识别 表情识别 动作识别 学习算法模型 残障人群智能系统 人工智能算法】 1人
G06V40/20 G06V40/10 G06V10/764
摘要：本发明公开了一种手语识别方法，包括：对手语视频所对应的视频序列进行频域变换，得到图像的相位信息；将相位信息和视频序列送入C3D卷积神经网络进行一次卷积并融合，形成特征信息；将所述特征信息送入深度卷积神经网络进行二次卷积和池化，并在池化过程中执行自适应学习池化算法，筛选出目标特征向量，送入全连接层输出分类结果。本发明将频域变换结合到深度学习算法中，利用频域变换提取出手语视频中的相位信息，辅助RGB空间信息，送入深度学习网络生成手语的特征，由此获得的特征更为本质、准确。通过在3D卷积神经网络模型的池化层加入自适应学习池化算法，可以挖掘到手语视频中更为抽象、高级的视频特征，得到更为精确的分类结果。
