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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利一种基于特征挖掘与自适应遮挡模型的交互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：CN120877392B 。

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：202511395455.2，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于特征挖掘与自适应遮挡模型的交互手势识别方法是由闵卫东;李龙飞;罗帆;韩清设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征挖掘与自适应遮挡模型的交互手势识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别领域，提出一种基于特征挖掘与自适应遮挡模型的交互手势识别方法，通过设计一种自适应遮挡识别模块，精准地提取出被遮挡区域的相关信息，并与未被遮挡区域的信息进行无缝拼接，从而实现待识别手势特征信息的实时更新与优化，即使存在遮挡，模型依然能够获取相对完整且准确的特征信息，又设计了一种深度特征挖掘模块，以信息进行高效筛选与有效传播，使得信息在模型中的流动更加合理有序，通过阈值过滤、姿势Transformer与动作Transformer，对特征信息进行充分深度挖掘，本发明提高了交互手势识别的准确性。

本发明授权一种基于特征挖掘与自适应遮挡模型的交互手势识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征挖掘与自适应遮挡模型的交互手势识别方法，其特征在于，包括： 获取交互手势视频图像序列并进行基础特征提取，以获取初始特征，所述基础特征提取基于ResNet网络； 将所述初始特征输入自适应遮挡识别模块，以获取自适应遮挡增强特征，所述自适应遮挡识别模块基于交叉注意力机制； 所述将所述初始特征输入自适应遮挡识别模块，以获取自适应遮挡增强特征的步骤，具体包括： 将初始特征输入自适应遮挡识别模块，自适应遮挡识别模块根据所述初始特征获取预测掩码，所述获取预测掩码的具体算法如下： ， 其中，表示预测掩码，表示sigmoid函数，表示基础卷积块，所述基础卷积块包括卷积层、BatchNorm层和ReLU层，表示初始特征； 将所述预测掩码和初始特征进行逐元素相乘处理，以获取手部特征和物体特征，所述手部特征用于手部姿态估计，所述物体特征用于辅助挖掘手部特征，所述逐元素相乘处理的具体算法如下： ， 其中，表示逐元素相乘处理获取的特征，； 根据交叉注意力机制对所述手部特征和物体特征进行关键特征增强，分别提取手部特征和物体特征的查询特征、键特征和值特征，手部特征和物体特征的查询特征和键特征的转置进行交叉矩阵相乘，再进行归一化处理和卷积处理，以分别获取手部关键增强特征和物体关键增强特征，所述关键特征增强的具体算法如下： ， ， ， 其中，、、分别表示查询特征、键特征和值特征，表示卷积操作，表示Softmax归一化，和分别表示手部特征的查询特征和键特征，和分别表示物体特征的查询特征和键特征，表示转置，和分别表示手部关键增强特征和物体关键增强特征； 将所述自适应遮挡增强特征输入深度特征挖掘模块，以获取手部姿势结果和动作类型结果，所述深度特征挖掘模块包括阈值过滤子模块、姿势transformer子模块、动作transformer子模块，所述阈值过滤子模块基于动态阈值对冗余背景信息进行过滤，所述姿势transformer子模块和动作transformer子模块构建时空关联模型分别对手部姿态特征和交互动作特征进行编码。

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