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龙图腾网获悉青岛大学申请的专利基于手部关键点与帧数注意力机制的动态手势识别方法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：CN116612534B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310610624.4，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于手部关键点与帧数注意力机制的动态手势识别方法是由杨海强;王明冬;刘银华设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于手部关键点与帧数注意力机制的动态手势识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及动态手势识别技术领域，具体涉及一种基于手部关键点与帧数注意力机制的动态手势识别方法。本发明包括如下步骤：S1、手部关键点数据获取与标准化；S2、构建手部关键点注意力机制；S3、LSTM长短时记忆神经网络动态识别：使用LSTM长短期记忆神经网络提取数据时间特征，最后用全连接层及归一化输出识别结果。本发明依据手部关键点空间距离变化程度而采样的动态采样方法，此方法减少重复及变化较少的数据，保证采样过程最大化保留较多重要信息，提高了模型训练数据质量；基于手部关键点注意力与帧数注意力机制，使模型更加关注重要的手部关键点与帧数，充分挖掘数据特征，提高了模型的识别速度与准确性。

本发明授权基于手部关键点与帧数注意力机制的动态手势识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于手部关键点与帧数注意力机制的动态手势识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、手部关键点数据获取与标准化：自定义识别手部关键点数据，收集动态手势所有帧的关键点坐标作为识别数据，同时，依据识别数据变化程度进行动态采样，包括如下小步： S11、自定义识别手部关键点数据：包括手部关键点的位置坐标格式xhj,yhj,zhj，其中h代表左右手编号，h＝l为左手，h＝r为右手，j为第j个手部关键点的编号； S12、收集动态手势所有帧的关键点坐标：将一个动态手势分为30帧，故每个完整动态手势的数据为42×30个位置坐标每个手部关键点编号为： L0＝xl0,yl0,zl0L1＝xl1,yl1,zl1……L20＝xl20,yl20,zl20 R0＝xr0,yr0,zr0R1＝xr1,yr1,zr1……R20＝xr20,yr20,zr20 其中Lj，Rj分别表示为左手第j个关键点的所有坐标、右手第j个关键点的所有坐标； S13、依据识别数据变化程度进行动态采样：通过每个帧手部关键点与上一帧对应的手部关键点的空间坐标值改变的距离大小关系，从而评价出每个帧坐标信息的重要性，即： 其中代表第i帧的第j个关键点与前一帧第j个关键点的距离；代表第i帧的第j个关键点的横坐标，代表第i-1帧的第j个关键点的横坐标；定义为原始采样帧指标，代表第i帧的总得分； S131、选出第一个采样帧，将指标排名第一的帧选定为原始采样帧； S132、定义采样帧指标： 其中l为未被选定为采样帧的帧数序号，l-1为帧数序号距离第l帧前最近的选定采样帧， 代表第l帧的总得分，选取排名第一的帧为采样帧； S133、重复操作，每选取一个采样帧后，重新计算指标并选出一个采样帧，直至选取30个采样帧后，采样结束，结束此操作； S2、构建手部关键点注意力机制：由于手部关键点注意力和手部帧数注意力对识别效果的影响不同，使用卷积神经网络提取手部关键点特征和手部帧数特征，由全连接层学习其相应权重，包括如下小步： S21、手部关键点注意力机制的构建：使用CNN特征提取层对原始数据横向提取每一个关键点所有帧数的特征，使用全连接层及归一化处理提取出每一个手部关键点的权重Ch0Ch1……Ch20，得出的加权系数与原始数据对应相乘，得出基于手部关键点注意力机制的手部坐标数据； S22、手部帧数注意力机制的构建：使用一维卷积神经网络对原始数据纵向提取每一帧的所有手部关键点特征，使用全连接层及归一化处理提取出每一个手部关键点的权重Cf0Cf1……Cf49，得出的加权系数与原始数据对应相乘，得出基于手部帧数注意力机制的手部坐标数据； S23、手部关键点注意力和手部帧数注意力的融合：CNN特征提取模块其中N2＝2，即两个CNN特征提取模块串接，分别为第一CNN特征提取模块、第二CNN特征提取模块，每个CNN特征提取模块中有30个卷积层，每个卷积层输入数据维度为21×1； S3、LSTM长短时记忆神经网络动态识别：使用LSTM长短期记忆神经网络提取数据时间特征，最后用全连接层及归一化输出识别结果。

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