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公开(公告)号：CN108960171A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810762885.7
申请日：2018-07-12
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征迁移学习的转换手势识别到身份识别的方法，属于模式识别和生物识别技术领域。本发明的主要步骤包括：步骤1、制作同时包含手势类型标签和用户身份标签的手势训练集；步骤2、构建手势识别网络和特征迁移网络模型；步骤3、基于制作的数据集，训练手势识别网络；步骤4、基于制作的数据集，训练特征迁移网络；步骤5、依据学习的特征迁移网络模型参数，输入一个动态手势，识别出对应的用户身份。本发明提出基于双向门限循环网络的手势识别网络，并采用特征迁移网络将手势识别转换到身份识别，在信息安全、医学防尘等领域有着广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN108960171B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201810762885.7
申请日：2018-07-12
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征迁移学习的转换手势识别到身份识别的方法，属于模式识别和生物识别技术领域。本发明的主要步骤包括：步骤1、制作同时包含手势类型标签和用户身份标签的手势训练集；步骤2、构建手势识别网络和特征迁移网络模型；步骤3、基于制作的数据集，训练手势识别网络；步骤4、基于制作的数据集，训练特征迁移网络；步骤5、依据学习的特征迁移网络模型参数，输入一个动态手势，识别出对应的用户身份。本发明提出基于双向门限循环网络的手势识别网络，并采用特征迁移网络将手势识别转换到身份识别，在信息安全、医学防尘等领域有着广泛的应用前景。
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