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龍圖騰網(wǎng)獲悉山東大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手勢(shì)識(shí)別分類方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115240229B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210974186.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/10；該發(fā)明授權(quán)一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手勢(shì)識(shí)別分類方法及系統(tǒng)是由張亞濤;鮑喆;姜世鵬;白雨欣設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-08-15向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手勢(shì)識(shí)別分類方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提出了一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手勢(shì)識(shí)別分類方法及系統(tǒng)，獲取待識(shí)別的手勢(shì)視頻并進(jìn)行預(yù)處理，得到手勢(shì)圖像；構(gòu)建手勢(shì)識(shí)別分類模型，所述手勢(shì)識(shí)別分類模型包括模糊處理層、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層和融合層；將手勢(shì)圖像分別輸入至模糊邏輯層、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層進(jìn)行處理，得到第一特征輸出和第二特征輸出；將第一特征輸出和第二特征輸出經(jīng)融合層進(jìn)行加權(quán)融合，輸出手勢(shì)識(shí)別結(jié)果。本發(fā)明將模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)相結(jié)合，形成了具有自適應(yīng)、經(jīng)驗(yàn)累積、模糊信息處理能力的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手勢(shì)識(shí)別分類方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手勢(shì)識(shí)別分類方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取待識(shí)別的手勢(shì)視頻并進(jìn)行預(yù)處理，得到手勢(shì)圖像； 構(gòu)建手勢(shì)識(shí)別分類模型，所述手勢(shì)識(shí)別分類模型包括模糊處理層、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層和融合層；所述模糊處理層利用模糊規(guī)則對(duì)手勢(shì)圖像進(jìn)行模糊化處理，具體為： 利用隸屬度函數(shù)計(jì)算手勢(shì)圖像對(duì)應(yīng)的輸入變量的隸屬度，通過(guò)模糊規(guī)則得到模糊化輸出變量； 基于模糊化輸出變量隸屬于不同變量，將模糊化輸出變量進(jìn)行歸一化處理并進(jìn)行權(quán)值連接，得到第一特征輸出； 將手勢(shì)圖像分別輸入至模糊處理層、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層進(jìn)行處理，得到第一特征輸出和第二特征輸出； 將第一特征輸出和第二特征輸出經(jīng)融合層進(jìn)行加權(quán)融合，輸出手勢(shì)識(shí)別結(jié)果；其中，將第一特征輸出和第二特征輸出經(jīng)融合層進(jìn)行加權(quán)融合，具體為：將第一特征輸出和第二特征輸出分別與權(quán)重S和T相連，權(quán)重S和T根據(jù)第一特征輸出的值和第二特征輸出的值進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整并根據(jù)權(quán)重計(jì)算得到融合后的值。

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