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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國人民解放軍國防科技大學申請的專利一種類增量手勢識別方法、電子設備及介質(zhì)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN120071433B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510061303.2，技術領域涉及：G06V40/20；該發(fā)明授權一種類增量手勢識別方法、電子設備及介質(zhì)是由老明瑞;李正;郭延明;張雪毅;湯俊;朱嘉楠設計研發(fā)完成，并于2025-01-15向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種類增量手勢識別方法、電子設備及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種類增量手勢識別方法、電子設備及介質(zhì)，方法包括：接收表示輸入數(shù)據(jù)；根據(jù)輸入數(shù)據(jù)提取中間特征并構建任務特定的索引嵌入，每個嵌入對應一個手勢識別任務；計算中間特征與索引嵌入的相似性，生成組合權重；利用權重動態(tài)聚合多個任務的隔離參數(shù)，構建當前任務的最終特征；將最終特征輸入分類器，預測手勢類別；根據(jù)預測結果訓練適配器模塊；通過計算歷史類別原型并生成偽樣本，增強任務索引嵌入和模型參數(shù)；結合增強結果形成原型增強混合正則化損失，進一步優(yōu)化模型；完成所有任務訓練后，用優(yōu)化模型分類新輸入的手勢數(shù)據(jù)。該方法適用于混淆特性的手勢識別任務，賦予基于參數(shù)隔離的持續(xù)學習以自適應組合能力。

本發(fā)明授權一種類增量手勢識別方法、電子設備及介質(zhì)在權利要求書中公布了：1.一種類增量手勢識別方法，其特征在于，包括如下步驟： 接收表示手勢的輸入數(shù)據(jù)，其中所述輸入數(shù)據(jù)為一個包含時間序列的三維骨架數(shù)據(jù)，每一幀三維骨架數(shù)據(jù)包括多個手關節(jié)的空間坐標； 根據(jù)接收的輸入數(shù)據(jù)提取中間特征，并基于該中間特征構建任務特定的索引嵌入，其中每個索引嵌入與一個手勢識別任務相關聯(lián)； 計算提取的中間特征與任務特定的索引嵌入之間的相似性，生成組合權重； 使用生成的組合權重，動態(tài)聚合多個任務的隔離參數(shù)，構建針對當前任務的最終特征； 將構建的最終特征輸入到分類器中，執(zhí)行手勢類別的預測； 根據(jù)預測結果，對每個任務進行適配器模塊訓練； 在適配器模塊訓練過程中，通過計算歷史手勢類別的原型并生成原型偽樣本，使用原型偽樣本對任務特定的索引嵌入和對模型參數(shù)進行增強； 將索引嵌入增強和模型參數(shù)增強結合，形成整體的原型增強混合正則化損失，繼續(xù)調(diào)整模型； 在完成所有任務訓練后，使用調(diào)整后的模型，對新輸入的手勢數(shù)據(jù)進行分類和識別； 使用原型偽樣本對模型參數(shù)進行增強的方法包括： 根據(jù)歷史任務類別的原型偽樣本和當前任務的訓練樣本特征，將偽樣本作為中介進行知識遷移； 設計對齊當前任務模型和歷史任務模型的類別概率的損失函數(shù)； 使用以下?lián)p失函數(shù)對模型參數(shù)進行優(yōu)化： 其中，和分別代表當前任務模型和上一個任務模型對偽樣本輸入的預測，為當前任務的分類器，為輸入手勢的中間特征表示，為可索引嵌入計算出的組合權重，為第個任務的適配器模塊對特征的變換輸出；為當前任務模型對齊后的預測概率分布，為當前任務模型在已學習類別集上的預測概率分布，為已學習類別集，為當前任務新增類別集，為歸一化操作，表示對歷史類別概率進行歸一化處理；為原型驅(qū)動的嵌入增強的損失函數(shù)，用于度量和優(yōu)化任務特定的索引嵌入，表示Kullback-Leibler散度函數(shù)，為損失函數(shù)的權重系數(shù)，用于平衡損失值，是手勢識別任務的任務損失函數(shù)，是與類別原型偽樣本對應的標簽。

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