手势识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品

本申请涉及一种手势识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：获取目标对象的目标手势的RGB图像数据、红外图像数据和深度图像数据；根据RGB图像数据、红外图像数据和深度图像数据通过视角矫正模型矫正图像畸变，确定矫正后的多模态图像数据；根据矫正后的多模态图像数据通过卷积神经网络对目标手势进行定位，并分别提取矫正后的多模态图像数据中RGB图像数据、红外图像数据和深度图像数据对应目标手势的特征向量进行加权融合，确定融合后的多模态图像特征；根据融合后的多模态图像特征和目标手势的姿态角度向量通过角度自适应分类网络模型，输出目标手势的手势识别结果。采用本方法能够提升手势识别准确率。