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龙图腾网获悉扬州大学申请的专利基于单个RGB图像的三维手势识别方法与系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114973413B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210615104.8，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于单个RGB图像的三维手势识别方法与系统是由徐晓华;许亭亭;何萍;夏应玺;叶进设计研发完成，并于2022-06-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于单个RGB图像的三维手势识别方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于单个RGB图像的三维手势识别方法与系统，首先通过手部分割网络生成只包含手的手部掩膜，原始的RGB图像利用手部掩膜裁剪出只包含手的手部图像；然后利用残差网络提取裁剪的手部图像的特征，减少计算量和防止过拟合；再利用二维关键点检测网络将卷积神经网络整合进可以学习信息丰富的空间信息模型序列化的预测框架，不断对手的关键点位置进行细化；最后重构三维关键点，利用二维关键点生成三维关键点，输出最有可能的手势。本发明对基于单个RGB图像的三维手势识别方法进行了充分的探索，从而达到可以在虚拟场景通过手势建立最直接的人机交互方式，让机器理解人类的表达。

本发明授权基于单个RGB图像的三维手势识别方法与系统在权利要求书中公布了：1.基于单个RGB图像的三维手势识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 1将单个RGB图像输入手部分割网络，生成只包含手的手部掩膜，并将原始的RGB图像利用手部掩膜裁剪出只包含手的手部图像； 2利用残差网络ResNet-50提取裁剪的手部图像的特征； 3利用二维关键点检测网络对手的关键点位置进行细化；所述二维关键点检测网络采用序列化结构，分为多个阶段不断缩小关键点检测范围，采用置信度图的方式表示手的关键点结果，后一阶段直接在前一阶段的置信度图操作，输出越来越精细化的手的关键点位置；后一阶段的输入为前一阶段的输出和残差网络提取的手部图像的特征；在图像每个位置z＝u,v，坐标为px,y的第p个关键点在阶段t的所有置信度分数为表示为： 其中，w和h分别为图像的宽和高，是在第t阶段中判定第p个关键点在图像位置z时的置信度分数；将所有关键点的置信度集合记为 4基于二维关键点重构三维关键点，得到三维手势；重构过程中先求出手腕关键点的绝对深度值，再利用与手腕关键点的相对坐标进行三维关键点定位，对于手的每个关键点的深度使用手腕关键点的深度和相对手腕关键点的深度的和表示，输出最有可能的三维手势；其中手腕关键点的绝对深度值αx，αy，Areal和Aimg分别为焦距乘以x和y轴的像素距离因子、手在真实空间和图像空间的面积。

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