专利简介
本发明公开了一种基于迁移学习的手势分类方法，适用于手势图像分类问题。本发明步骤一、将手势视频V转换为手势帧数据集合G0；步骤二、通过高斯滤波方法、OTSU算法和图像与运算对G0分别进行去除噪声、二值化和背景分割处理，得到手势帧数据集合G1，为G1设置标签后得到帧标签数据集合L；步骤三、使用MobileNet卷积神经网络架构和权重文件进行迁移学习，创建与训练模型M1；步骤四、通过模型M1提取帧数据集合G1的特征，得到帧特征向量集合F0；步骤五、将XGBoost作为分类模型对测试集进行分类，得到最终分类结果。本发明将已经训练好的MobileNet卷积神经网络权重迁移至手势图像数据集进行特征提取，采用XGBoost作为分类模型，提升分类精确度的同时减少模型计算量。
交易流程
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