南昌大学闵卫东获国家专利权
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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利基于多视角结构化图卷积网络的交互手势识别方法及系统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：CN120260137B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510735915.5，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于多视角结构化图卷积网络的交互手势识别方法及系统是由闵卫东;罗帆;韩清设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多视角结构化图卷积网络的交互手势识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别领域，提出一种基于多视角结构化图卷积网络的交互手势识别方法及系统，通过基于拓扑图构建手骨架点序列，避免手部复杂结构和丰富动作的影响，提供准确的手部关节和骨骼信息，再通过设计一种多层次图卷积算法进行多层次增强，以避免手部信息缺失或不足的问题，又结合了时空一致性原则进行时空融合，进一步的整合不同维度的信息，进而获取多视角下蕴含的丰富细节信息，同时避免丢失原始的手势信息，还设计了一种基于部分与整体的细粒度增强，根据手指的结构化特点，充分挖掘出手指细节特征，同时有效平衡了对手指部分细节与手部整体结构的关注程度，本发明提高了交互手势识别方法的准确性。
本发明授权基于多视角结构化图卷积网络的交互手势识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多视角结构化图卷积网络的交互手势识别方法，其特征在于，包括： 获取多视角手部图像并进行手骨架点序列构建，以获取手部基础特征，所述手骨架点序列构建基于拓扑图结构，所述手骨架点序列中关节作为拓扑图的顶点、骨骼作为拓扑图的边，所述手部基础特征包括关节特征、骨骼特征、关节运动特征、骨骼运动特征； 根据多层次图卷积算法对所述手部基础特征进行多层次增强处理，以获取多层次增强特征，所述多层次增强处理基于手骨架点序列进行层次划分，所述多层次增强特征基于维度扩充处理和差异性增强处理； 根据时空一致性原则对所述手部基础特征和所述多层次增强特征进行时空融合增强处理，以获取多层次时空融合增强特征，所述时空融合增强处理基于时间差异性矩阵和空间差异性矩阵； 对所述多层次时空融合增强特征进行细粒度增强，以获取最终识别结果，所述细粒度增强基于部分增强处理和整体增强处理，所述部分增强处理基于单一手指区域，所述整体增强处理基于整体手部区域。
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