山东大学张亚涛获国家专利权
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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于残影图的动态手语识别方法、系统及器件获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115719512B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211425260.4，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于残影图的动态手语识别方法、系统及器件是由张亚涛;王郡浩;白雨欣;潘慧蓉设计研发完成，并于2022-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于残影图的动态手语识别方法、系统及器件在说明书摘要公布了：本公开涉及图像处理技术领域，提出了基于残影图的动态手语识别方法、系统及器件，方法包括如下步骤：获取待识别的视频，进行分帧处理得到待识别图片；采用光流法对待识别图片进行动态皮肤分割处理，提取出视频帧中动态的区域，并提取视频帧动态区域中的肤色区域，得到进行手语动作的手部区域的图像；将进行手语动作的手部区域的图像，按照图片帧的时间先后顺序，并按照透明度递减的原则合成为残影图；利用深度学习方法对残影图进行图像分类，得到待识别视频对应的文本信息。提出了光流法融合残影图法的动态手语识别，将三维的视频分类问题转换为二维的图像分类问题，从而在维度层面降低了进行手语识别所需的计算量，保障了手语识别的实时性。
本发明授权基于残影图的动态手语识别方法、系统及器件在权利要求书中公布了：1.基于残影图的动态手语识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取待识别的视频，进行分帧处理得到待识别图片； 采用光流法对待识别图片进行动态皮肤分割处理，提取出视频帧中动态的区域，并提取视频帧动态区域中的肤色区域，得到进行手语动作的手部区域的图像； 将进行手语动作的手部区域的图像，按照图片帧的时间先后顺序，并按照透明度递减的原则合成为残影图； 利用深度学习方法对残影图进行图像分类，得到待识别视频对应的文本信息。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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