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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种类增量手势识别方法、电子设备及介质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：CN120071433B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510061303.2，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种类增量手势识别方法、电子设备及介质是由老明瑞;李正;郭延明;张雪毅;汤俊;朱嘉楠设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种类增量手势识别方法、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种类增量手势识别方法、电子设备及介质，方法包括：接收表示输入数据；根据输入数据提取中间特征并构建任务特定的索引嵌入，每个嵌入对应一个手势识别任务；计算中间特征与索引嵌入的相似性，生成组合权重；利用权重动态聚合多个任务的隔离参数，构建当前任务的最终特征；将最终特征输入分类器，预测手势类别；根据预测结果训练适配器模块；通过计算历史类别原型并生成伪样本，增强任务索引嵌入和模型参数；结合增强结果形成原型增强混合正则化损失，进一步优化模型；完成所有任务训练后，用优化模型分类新输入的手势数据。该方法适用于混淆特性的手势识别任务，赋予基于参数隔离的持续学习以自适应组合能力。

本发明授权一种类增量手势识别方法、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种类增量手势识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 接收表示手势的输入数据，其中所述输入数据为一个包含时间序列的三维骨架数据，每一帧三维骨架数据包括多个手关节的空间坐标； 根据接收的输入数据提取中间特征，并基于该中间特征构建任务特定的索引嵌入，其中每个索引嵌入与一个手势识别任务相关联； 计算提取的中间特征与任务特定的索引嵌入之间的相似性，生成组合权重； 使用生成的组合权重，动态聚合多个任务的隔离参数，构建针对当前任务的最终特征； 将构建的最终特征输入到分类器中，执行手势类别的预测； 根据预测结果，对每个任务进行适配器模块训练； 在适配器模块训练过程中，通过计算历史手势类别的原型并生成原型伪样本，使用原型伪样本对任务特定的索引嵌入和对模型参数进行增强； 将索引嵌入增强和模型参数增强结合，形成整体的原型增强混合正则化损失，继续调整模型； 在完成所有任务训练后，使用调整后的模型，对新输入的手势数据进行分类和识别； 使用原型伪样本对模型参数进行增强的方法包括： 根据历史任务类别的原型伪样本和当前任务的训练样本特征，将伪样本作为中介进行知识迁移； 设计对齐当前任务模型和历史任务模型的类别概率的损失函数； 使用以下损失函数对模型参数进行优化： 其中，和分别代表当前任务模型和上一个任务模型对伪样本输入的预测，为当前任务的分类器，为输入手势的中间特征表示，为可索引嵌入计算出的组合权重，为第个任务的适配器模块对特征的变换输出；为当前任务模型对齐后的预测概率分布，为当前任务模型在已学习类别集上的预测概率分布，为已学习类别集，为当前任务新增类别集，为归一化操作，表示对历史类别概率进行归一化处理；为原型驱动的嵌入增强的损失函数，用于度量和优化任务特定的索引嵌入，表示Kullback-Leibler散度函数，为损失函数的权重系数，用于平衡损失值，是手势识别任务的任务损失函数，是与类别原型伪样本对应的标签。

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