技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于组合神经网络的动态手势识别方法，该方法包括如下步骤：打开设备的摄像头采集含有操控者手势动作的图像序列；通过一个基于Haar特征的快速手掌检测器和Camshift手掌跟踪器将手掌动作对应的图像区域分割出来，得到剔除大部分背景的动态手势图像序列；动态手势图像序列输入到一个预先训练好的组合神经网络提取动态手势识别所需的时空特征；组合深度网络提取得到的动态手势序列的时空特征输入到预先训练好的softmax分类器输出层，得到最终的动态手势识别结果。本发明采用组合神经网络提取动态手势图像序列的时空特征，具有以分类器对特征分类得到较高的识别率等优点。
技术研发人员：罗阳星;徐向民;郑晓旭;熊江丰
受保护的技术使用者：华南理工大学
技术研发日：2017.04.28
技术公布日：2017.09.19