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龍圖騰網恭喜中國礦業大學申請的專利一種基于加權特征增強的手勢識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115512433B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-20發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202110696669.9，技術領域涉及：G06V40/20；該發明授權一種基于加權特征增強的手勢識別方法是由袁冠;劉肖;代偉;張艷梅;許威;史蘇陽設計研發完成，并于2021-06-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于加權特征增強的手勢識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于加權特征增強的手勢識別方法，該方法主要包括4個步驟：Step1:使用信息熵度量不同傳感器特征與手勢之間的關聯度，通過關聯性分析和關節點分析，綜合衡量不同傳感器特征的重要程度；Step2：根據手勢數據的局部交互性，使用相鄰關節點數據逐元素相加的方式捕獲手勢數據的局部交互信息，實現特征增強；Step3：借助長短期記憶單元的門控機制解決動態手勢的時序性與長距離依賴問題；Step4：在模型訓練過程中，采用批量歸一化算法作為每一層網絡的歸一化方式，降低網絡對初始化權重的敏感性，同時基于softmax損失函數，結合Fisher線性準則，構建損失函數，提高手勢識別模型的收斂速度和識別精度。對于基于傳感器的手勢數據，本方法不僅能夠提取手勢數據的局部交互信息，還能夠解決動態手勢的時序性和長距離依賴問題。

本發明授權一種基于加權特征增強的手勢識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于加權特征增強融合的手勢識別方法，其特征在于： 步驟1、通過信息熵來度量不同傳感器特征與手勢之間的關聯度，構建權重計算模型，通過傳感器關聯度分析與手勢關節點分析，計算不同傳感器特征的重要程度； 步驟2、構建手勢特征增強融合模型，對步驟1得到的加權手勢數據特征值進行特征增強、融合操作，挖掘和分析手勢數據的局部交互信息； 步驟3、使用長短期記憶單元解決動態手勢的時序性與長距離依賴問題； 步驟4、優化模型訓練策略，加快識別模型的收斂速度，提高手勢識別精準度； 其中，步驟2的具體步驟如下： 2.1、依次掃描得到的加權手勢數據特征值，使用相鄰關節點數據逐元素相加的方式捕捉手勢數據的局部交互信息，實現特征增強，具體為： ， 其中，，表示逐元素相加運算符號，i的取值為{1，2，3，4}，分別表示大臂加權特征、小臂加權特征、手掌加權特征以及手指加權特征；此外，各個手指之間也存在局部交互性，因此，手指數據與其相鄰手指數據需要進行局部交互信息增強運算； 2.2、通過特征融合的方式全面表征現實手部姿態及運動信息，將經過增強后的特征向量合并成更具判別能力的特征，具體為： ， 其中，表示增強后的手勢特征向量； 步驟4的具體步驟如下： 4.1、搭建識別模型時，對每一層網絡進行批量歸一化處理，降低網絡對初始化權重的敏感性，提高手勢識別模型的收斂速度； 4.2、將softmax損失函數和Fisher線性準則相結合重新定義模型訓練時的損失函數，具體為： ， 其中，為softmax損失函數，用于控制softmax損失函數與Fisher準則的融合度，為基于Fisher線性準則的損失函數，具體為： ， 其中為判別參數，n表示標簽為y i 的手勢樣本數，m為手勢的種類數，表示樣本均值。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國礦業大學，其通訊地址為：221116 江蘇省徐州市大學路1號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。