河南理工大学刘群坡获国家专利权
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龙图腾网获悉河南理工大学申请的专利一种基于3D-ResNet的手语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：CN115588238B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202211282001.0，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于3D-ResNet的手语识别方法是由刘群坡;盛月琴;刘尚争;高如新;苏波;魏萍;花岛直彦;张建军设计研发完成，并于2022-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于3D-ResNet的手语识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及手语识别技术领域，公开了一种基于3D‑ResNet的手语识别方法，包括以下步骤：将图像序列通过3D小卷积残差模块和最大池化层进行输入特征提取；将提取的输入特征依次通过四个池化卷积残差块，提取高层特征信息；将步骤2中最后得出的高层特征信息通过平均池化层和全连接层送入softmax进行分类输出。本发明可以更加有效的提取底层特征，强化了有用特征的权重，弱化了无关特征的影响且在下采样的同时减少信息损失，进一步提高识别准确率，能够有效的进行手语识别。
本发明授权一种基于3D-ResNet的手语识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于3D-ResNet的手语识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、将图像序列通过3D小卷积残差模块和最大池化层进行输入特征提取； 步骤2、将提取的输入特征依次通过四个池化卷积残差块，提取高层特征信息； 步骤3、将步骤2中最后得出的高层特征信息通过平均池化层和全连接层送入softmax进行分类输出； 所述步骤1中的3D小卷积残差模块为结合Inception模块与ResNet模块思想设计的卷积模块，所述3D小卷积残差模块包括两条主分支和一条捷径分支，其中一条主分支包括一个卷积层，另一个主分支包含两个卷积层，两条主分支中的三个卷积层的卷积核大小均为3×3×3，第一条主分支卷积层的通道个数为32，第二条主分支的两个卷积层通道个数依次为16和32，所述捷径分支包含一个卷积层，各卷积层后都连接着批量归一化BN层和ReLU激活函数；在通道维度上对两条主分支的输出进行拼接，两个主分支的拼接结果与捷径分支的输出相加，从而实现对输入数据的有效特征提取。
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