科创中国
一种基于轻量级神经网络的手语识别方法、系统及手套
发布时间: 2024-09-24
基本信息
合作方式：
技术转让
成果类型：
发明专利
行业领域：
电子信息技术,软件
成果介绍
本发明为克服上述现有技术所述的利用数据手套来获取手语动作中的手部数据信息存在计算量大、手势识别时延长的缺陷，提供一种基于轻量级神经网络的手语识别方法、系统，以及一种手语识别手套。
成果亮点
本发明涉及手势识别技术领域，提出一种基于轻量级神经网络的手语识别方法、系统及手套，包括以下步骤：以预设的采样周期采集手语动作数据；对采集的手语动作数据进行有效数据判断，得到有效的手语动作数据；将所述有效的手语动作数据输入轻量级神经网络进行手语识别，得到手语识别结果；其中，所述轻量级神经网络包括采用非对称并行卷积结构的浅层卷积神经网络，或基于遗传算法对平滑因子进行寻优的PNN神经网络。本发明通过对采集的手语动作数据进行有效数据判断，用于过滤冗余信息或无效信息，以降低手语识别的计算量；同时选用轻量级神经网络用于手语识别，能够有效缩短手语识别时延，以满足实时手语识别任务的需要。
团队介绍
骆爱文是暨南大学信息科学技术学院的一名教师，他/她在电气电子技术及应用方面有着深入的研究。其研究重点包括嵌入式图像处理与理解，以及微纳电子器件等领域。在电气电子技术及应用领域，骆爱文致力于探索创新的技术和方法，以提高电子设备的性能和功能。他/她可能关注电路设计、系统集成、电源管理等方面的研究，以开发更高效、可靠和智能的电子产品。
成果资料
产业化落地方案
成果综合评价报告
评价单位：- (-) 评价时间：2024-09-30
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