摘要
本申请提供了一种手势识别方法、装置、设备及存储介质。方法包括:获取待识别图像和预定义的手势类别集合对应的参考特征向量集合;其中,手势类别集合包括M个手势类别;参考特征向量集合中包括与M个手势类别对应的M个参考特征向量;参考特征向量是对手势类别下的N个样本图像的初始特征向量进行向量融合后得到的特征向量;初始特征向量是对样本图像进行手部特征提取后得到的特征向量;对待识别图像进行手部特征提取,得到待识别特征向量;基于待识别特征向量与参考特征向量集合中的M个参考特征向量之间的相似度,确定待识别图像的手势类别。本申请能够降低判断手势类别时的计算复杂度,有效提高手势识别效率。
技术关键词
手势识别方法
训练图像分类模型
计算机可执行指令
傅里叶变换处理
样本
元素
特征提取单元
手势识别装置
特征提取模块
数据获取模块
网络单元
传播算法
可读存储介质
存储器
标签
处理器
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极限学习机
特征提取模型
参数优化方法
因子
神经网络模型
训练特征
风险
计算机执行指令
样本
梯度提升决策树算法
基因测序数据
期望最大化算法
样本
单核苷酸多态性
深度值
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Siamese网络
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抽象语法树
计算机程序检测技术