申请/专利权人：中国科学技术大学

申请日：2023-03-01

公开（公告）日：2023-05-26

公开（公告）号：CN116168450A

主分类号：G06V40/20

分类号：G06V40/20;G06V20/40;G06V10/764;G06V10/77;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.06.13#实质审查的生效;2023.05.26#公开

摘要：本发明涉及以一种基于事件相机的孤立手语词识别方法，该方法包括：使用事件相机翻拍孤立手语词视频获得孤立手语词事件流，按固定时间窗长切片处理获得事件流切片，设计基于事件驱动的采样算法对事件流切片采样得到关键帧，以体素网格形式表征关键帧得到低速和高速关键帧张量，输入包含高低速运动信息融合模块和时序移位模块的卷积神经网络中分类实现对孤立手语词的识别。本发明结合事件相机的特点，充分提取孤立手语词事件流中的关键帧信息和高速运动信息，有效缓解了基于传统相机的识别方法其效果受限于视频信息冗余、运动模糊的问题，进而提升识别效率和准确率。

主权项：1.一种基于事件相机的孤立手语词识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取孤立手语词事件流：使用事件相机翻拍孤立手语词视频，翻拍前根据孤立手语词视频、显示器和事件相机三者分辨率的比例关系，对孤立手语词视频添加填充和边框后全屏拉伸，固定事件相机与显示器的相对位置；翻拍时以原帧率播放孤立手语词视频，事件相机按时序输出的一簇具有正负极性的事件并以数组形式存储，得到孤立手语词事件流；步骤2、生成低速和高速关键帧张量：按照固定时间窗长对步骤1获得的孤立手语词事件流进行切片处理，得到多段事件流切片，记录每段事件流切片中最后一个事件在孤立手语词事件流的序号以构建序号数组，统计每段事件流切片的事件数目以构建事件数数组，根据事件数数组使用基于事件驱动的采样算法对事件流切片采样获得一组关键帧，根据序号数组定位到每个关键帧中的全部事件，由每个关键帧中的全部事件对一组关键帧以体素网格形式表征，表征时设置一个可变的时间块参数，设置时间块参数表示按低时间分辨率统计一组关键帧中的事件分布得到低速关键帧张量，设置时间块参数表示按高时间分辨率统计同一组关键帧中的事件分布得到高速关键帧张量；步骤3、利用包含高低速运动信息融合模块和时序移位模块的卷积神经网络分类获得识别结果：首先对步骤2得到的低速关键帧张量和高速关键帧张量预处理后输入高低速运动信息融合模块，得到融合张量；再将融合张量输入时序移位模块得到特征张量，最后将所述特征张量送入Softmax分类器得到孤立手语词识别结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学技术大学 一种基于事件相机的孤立手语词识别方法

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