基于ELM神经网络的动态手势学习与识别方法

成果基本信息
关键词：
成果类别：	应用技术	技术成熟度：	初期阶段
体现形式（基础理论类）：	论文	体现形式（应用技术类）：	新技术
成果登记号：		资源采集日期：

研究情况
单位名称：	技术水平：	未评价
评价证书号：	评价单位：
评价日期：	评价证书号：

转化情况
转让范围：	产权转让	推广形式：	产权转让
已转让企业数（个）：

联系方式
联系人（平台）：	孵化基地	联系人（平台）电话：	0771-3394012
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成果简介
本发明公开了一种基于ELM神经网络的动态手势学习与识别方法，包括步骤：1)采集人体上肢的结构向量；2)将结构向量计算手势夹角信息；3)将手势夹角信息描述为静态手势特征序列；4)将静态手势特征序列作为输入层建立ELM神经网络；5)输入静态手势特征序列的样本数据对ELM神经网络进行训练，计算隐含层到输出层的权值；6)得到隐含层到输出层的权值即ELM神经网络训练完成；7)将静态手势特征序列的数据输入ELM神经网络进行识别。本发明采用基于前馈型网络的学习方法‑‑极限学习机，并将其用于人机互动的手势识别，相对于BP神经网络，ELM算法具有更快的学习速度和更好的识别效果。本发明可操作性更强，网络的泛化能力更好，手势的成功识别率更高。

成果名称：		关键词：
成果类别：	应用技术	一级分类名称：
二级分类名称：		三级分类名称：
研究起止时间：		成果体现形式（应用技术类）：	新技术
成果属性：	原始性创新	成果体现形式（基础理论类）：	论文
技术成熟度：	初期阶段	技术水平：	未评价
研究形式：	独立研究	学科分类1：	国家标准GB T13745-92《学科分类与代码》
单位名称：		学科分类2：
中图分类号1：	中国图书资料分类法（第四版）	所属高新技术类别：
中图分类号2：		课题来源：	国家科技计划
应用行业：	信息传输、计算机服务和软件业	课题立项名称：
国家科技计划子类别：	高技术研究发展计划（863计划）	课题立项编号：
经费实际投入额（万元）：		评价单位：
评价形式：	鉴定	应用状态：	稳定应用
评价日期：		转让范围：	产权转让
评价证书号：		推荐单位：
推广形式：	产权转让	成果登记号：
成果简介：	本发明公开了一种基于ELM神经网络的动态手势学习与识别方法，包括步骤：1)采集人体上肢的结构向量；2)将结构向量计算手势夹角信息；3)将手势夹角信息描述为静态手势特征序列；4)将静态手势特征序列作为输入层建立ELM神经网络；5)输入静态手势特征序列的样本数据对ELM神经网络进行训练，计算隐含层到输出层的权值；6)得到隐含层到输出层的权值即ELM神经网络训练完成；7)将静态手势特征序列的数据输入ELM神经网络进行识别。本发明采用基于前馈型网络的学习方法‑‑极限学习机，并将其用于人机互动的手势识别，相对于BP神经网络，ELM算法具有更快的学习速度和更好的识别效果。本发明可操作性更强，网络的泛化能力更好，手势的成功识别率更高。
联系人：		成果登记日期：
联系人email：		单位代码：
邮政编码222：		联系人电话：
单位传真：		单位通讯地址：
单位所在省市：		单位电话：
转让收入（万元）：		单位属性：	大专院校
合作完成单位：		已转让企业数（个）：
成果发布年份：		知识产权形式：
成果完成人：		资源采集日期：

基于ELM神经网络的动态手势学习与识别方法

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