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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于记忆网络和生成对抗网络的抗干扰手势识别方法、系统、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：CN116434331B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202310277107.X，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于记忆网络和生成对抗网络的抗干扰手势识别方法、系统、设备及介质是由李宇楠;齐天宇;苗启广;卢子祥;赵博程;刘向增设计研发完成，并于2023-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于记忆网络和生成对抗网络的抗干扰手势识别方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：基于记忆网络和生成对抗网络的抗干扰手势识别方法、系统、设备及介质，其方法为：首先建立记忆网络，将不同样本的手势特征根据相似性写入不同的记忆槽中，通过记忆读取获取手势不变量，缩小不同样本和手势不变量之间的差距即可避免明显的与手势无关因素的干扰；其次基于生成对抗网络来构建跨模态循环，将每个模态的特征分解为模态不变量和模态特定特征，利用模态不变量以及模态特定特征实现跨模态重构，从而促进不同模态之间的信息互补；最后将得到的手势不变量特征和模态特征共同输入手势识别网络中，进行抗干扰手势识别；其系统、设备及介质能够基于记忆网络和生成对抗网络进行抗干扰手势识别，能够提高识别准确率及识别效率。

本发明授权基于记忆网络和生成对抗网络的抗干扰手势识别方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于记忆网络和生成对抗网络的抗环境干扰手势识别方法，其特征在于，具体操作步骤如下： 步骤1.通过记忆网络提取手势不变量，实现抗环境干扰； 1输入不同模态手势数据：将不同模态手势数据，包括RGB以及深度视频数据，分别同时输入两个视频特征提取器中得到当前查询样本特征其中l代表手势的类别； 2建立记忆库，提取手势不变量； 3求解加权参数 4通过训练网络使ql与在语义空间中对齐；经过多次迭代，逐渐减小不同记忆插槽之间的区别，得到真实的手势不变量 步骤2.利用生成对抗网络实现跨模态循环以充分获取模态信息； 5获取属性嵌入空间中的编码特征； 6获取模态不变量gc； 采用分离策略从视频特征中分离模态特定属性特征并且将剩余分离结果输入到内容编码器中： 其中，表示分离视频特征中的模态特定属性特征，通过连接和实现；此外，仅表示中间级模态不变量特征，不同模态的通过反向传播不断靠近，最终得到模态不变量特征gc； 7通过跨模态生成及反向传播，实现不同模态之间的循环； 获取到模态不变量gc后，通过添加另一种模态特定属性特征为的逆操作；之后，将组合的特征输入到解码器Dm中合成视频特征 通过跨模态生成，可以融合到当前模态分支中，并通过反向传播影响特征分布，最终实现不同模态之间的循环； 步骤3.将步骤1得到的手势不变量特征和步骤2得到的模态特征共同输入手势识别网络中，进行抗干扰手势识别。

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