一种基于HGCN和手势骨架序列的手势类别识别方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于HGCN和手势骨架序列的手势类别识别方法，能够根据用户的手势动作来识别其对应的手势类别，本发明在前期基础模型上进行了两个方面的改进，以更有效地利用手部关节空间与时间上的结构信息。首先本发明提出了基于图卷积的手部特征增强，构建了手部关节依赖关系图，提出了使用全连接网络加强关联较远的节点间的信息流通；另外本发明提出了使用时空位置编码与自注意力机制，来学习手部关节在空间与时间上的依赖关系。基于这些改进，本发明在序列手势骨架生成上取得了更好的效果，证明了本发明改进模型的有效性。

《一种基于HGCN和手势骨架序列的手势类别识别方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022113933904，当前法律状态为已下证，由浙江理工大学提出申请，发明人为张海翔;李少华;曾瑞;张静雯;冯杰，申请日期为2022-11-08，公开（公告）日期为2023-01-17，国际专利分类号（IPC）为 G06V40/20(2022.01)I;G06F17/16(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I;G06V10/774(2022.01)I;G06V10/82(2022.01)I;G06V20/40(2022.01)I，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于HGCN和手势骨架序列的手势类别识别方法，能够根据用户的手势动作来识别其对应的手势类别，本发明在前期基础模型上进行了两个方面的改进，以更有效地利用手部关节空间与时间上的结构信息。首先本发明提出了基于图卷积的手部特征增强，构建了手部关节依赖关系图，提出了使用全连接网络加强关联较远的节点间的信息流通；另外本发明提出了使用时空位置编码与自注意力机制，来学习手部关节在空间与时间上的依赖关系。基于这些改进，本发明在序列手势骨架生成上取得了更好的效果，证明了本发明改进模型的有效性。

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