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本发明公开了一种基于动态融合机制的手势图像特征提取方法。本发明包括以下步骤:1)对原始手势图像进行尺寸归一化处理,获得手势图像;2)将手势图像输入到预训练的Xception-Net卷积神经网络后输出原始特征向量;3)将原始特征向量输入空间特征动态融合机制结构,空间特征动态融合机制结构输出动态融合后的手势图像特征向量;4)原始特征向量和动态融合后的手势图像特征向量输入到SE-Net结构中,SE-Net结构的输出输入到Softmax分类器进行分类,获得手势图像的分类结果。本发明能够适应不同背景不同亮度下的复杂环境并准确提取手势图像特征,能够实现准确且快速的手势图像特征提取。