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一种动态手势识别方法及设备: 本发明公开了人工智能领域中的一种动态手势识别方法及设备，涉及人工智能AI领域。该动态手势识别方法包括：获取包含手势动作的多张图像；通过手势识别模型识别多张图像，得到多张图像中手势动作的类型和属性，该属性包括去程和回程。上...; 吴觊豪马杰延

基于视觉的动态手势识别技术综述: 2025年; 动态手势识别是计算机视觉领域较为热门的任务之一,受到了研究者的广泛关注;动态手势识别技术在自动驾驶、虚拟现实和人机交互等诸多领域展现出很高的应用潜力;手势是在虚拟空间中与其他人交换信息、指导机器人在恶劣环境中执行特定任务或与计算机交互的一种直观而理想的方式;调研归纳了一些常用的动态手势数据集,对动态手势数据集的模态、数据量、应用场景进行了总结与分析;从使用方法的网络类别出发,综述了基于视觉的动态手势识别技术研究进展,重点介绍归纳了基于深度学习的方法,对基于卷积神经网络、循环神经网络以及图神经网络的方法进行了整理总结与性能比较;最后对基于视觉的动态手势识别的研究方向进行了展望。; 付智凯李文新罗新奎; 关键词：计算机视觉人机交互动态手势识别

基于改进YOLOv7的动态手势识别探究: 2025年; 针对光照环境下动态手势识别研究中存在的识别准确率低、定位精度差及神经网络模型臃肿等问题,结合基于辅助边框计算边框定位损失方法,设计了一种基于改进YOLOv7网络框架的低光照环境下动态手势识别系统,将基于辅助边框计算边框定位损失方法与YOLOv7网络框架进行融合,改善了YOLOv7在低光照情况下识别精确率低和定位不准确的问题。研究结果表明,使用该系统能够完成在低光照环境下动态手势识别和定位跟踪任务,手势识别检测平均精确率达到99.4%,手势跟踪平均回报率在87.7%以上,综合任务检测跟踪成功率在93%以上,具有在光照下手势检测准确率高、定位准的特性。; 王强王帅胡明欢; 关键词：动态手势识别

一种基于多模态融合的动态手势识别方法: 本发明提供一种基于多模态融合的动态手势识别方法。首先，获取动态手势数据集作为训练样本，包含RGB图像和深度图像两种模态的视频流；对训练样本进行预处理；构建多模态手势分类识别模型；采用动态梯度调制方法优化算法，将预处理后的...; 陆承涛王莉董俊逸苏子轩孙业翔沈捷

一种基于手骨骼数据的动态手势识别方法: 本发明涉及一种基于手骨骼数据的动态手势识别方法，属于医学领域，步骤S1，数据采集处理，步骤S2，基于手骨骼数据的动态手势识别，步骤S3，C3d模型的优化调整，调整C3d模型的数据输入尺寸，并增加最大池化层，以更好地适应脑...; 朱诗逸孙添懿陆小锋袁方略

基于光流的动态手势识别方法、装置、设备及存储介质: 本申请提供一种基于光流的动态手势识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取拍摄装置采集到的多帧图像，并根据多帧图像，确定图像中的每个光流点的运动信息；根据每个光流点的运动信息，生成光流稀疏矩阵，并对生成的每个光流稀...; 周宸冯颖龙周宝陈远旭

一种基于时空交互与速率感知的动态手势识别方法: 本发明公开了一种基于时空交互与速率感知的动态手势识别方法。该方法包括时空解耦特征提取、速率特征注入模块、时空特征注入交互模块。所述时空解耦特征提取由三维卷积、Inception模块、多尺度Transformer构成，所述...; 汪志恒刘艳丽邢冠宇

一种基于车载联邦学习的交警动态手势识别方法与系统: 本发明公开了一种基于车载联邦学习的交警动态手势识别方法与系统，将关键特征提取模型和预设的全局模型相结合作为全网车载终端共用的交警手势识别模型，有助于提高交警手势识别精度；通过车载联邦学习，组织不同车载终端基于自身收集的交...; 黄旭民何祖航康嘉文钟伟锋

基于多头注意力与多尺度空洞卷积的动态手势识别方法: 2025年; 随着Kinect等深度传感器的推出,对于包含手部关节3D坐标的骨骼数据的研究越来越广泛,许多研究是基于通过计算关节之间的依赖关系来开发基于骨架的手势识别系统,然而,由于这些方法在捕捉关节间复杂空间关系和时间依赖性方面的局限性,往往提取到的特征效率较低,在实现高性能和通用性方面可能面临困难。本文提出了一种改进的手势识别模型,采用多头注意力机制,并利用多尺度空洞卷积增强对手部关节复杂依赖关系的捕捉,显著提升了识别性能和泛化能力。其次通过多头注意力机制对关节点间的空间关系进行编码,构建全连接图,从而精细捕捉关节点间的复杂依赖关系。同时引入具有不同膨胀率的并行多尺度卷积层,可以有效地捕获多项时间信息,从而提高模型对动态变化的感知能力。此外,为进一步增强模型在动态手势识别中的鲁棒性,采用了一种基于注意力加权的交叉熵损失函数。实验结果表明,在DHG动态手势数据集上,针对14个分类手势,模型取得了97.8%的分类准确率,较其他算法平均提升了7%,针对28个分类手势,模型取得了92.1%的分类准确率,较其他算法平均提升了5%。; 李雯程旭胡晓宇; 关键词：动态手势识别

基于动态手势识别算法的VSTi系统研究: 2025年; 为了降低音乐教育中部分乐器教育的设备普及难度和提升学习趣味性,研究提出了一种基于动态手势识别算法的虚拟弹奏技术。过程中通过体感周边外设获取使用者的骨骼信息,经过设备内置软件进行实时处理后输出关节运动情况,在与标准动作样本进行对比后输出动作识别结果,再建立虚拟乐器模型,利用七参数模型完成设备之间的坐标系转换。实验结果表明,研究方法在动作识别准确率测试中,在复杂背景中动作长度增加到250 ms时动作识别准确率保持在98.4%以上;在操作响应时延分析中,研究方法响应时延超过100 ms的操作数量少于总数的1%。以上结果说明研究方法具有良好的运行效率和精确性。; 任姗; 关键词：手势识别 KINECT 欧式距离

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