基于CL-CB-LSTM网络的手势识别方法

本发明涉及手势识别技术领域，尤其涉及基于CL‑CB‑LSTM网络的手势识别方法，包括采集手势数据；构建基于堆叠CNN网络、BRA模块、LSTM网络和级联全连接层的CB‑LSTM模型，将手势特征输入模型，通过动态稀疏注意力机制进行计算资源分配；通过LSTM网络进行长序列数据分类。本发明解决现有GRU网络不适合手臂长时手势动作的识别。