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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种基于小样本的手势识别方法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：CN114818864B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202210309623.1，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于小样本的手势识别方法是由邹永攀;董皓智;王雅晴;伍楷舜设计研发完成，并于2022-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于小样本的手势识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于小样本的手势识别方法。该方法包括：用户自定义手势类别，并针对每个手势类别采集多个样本；将采集到的样本输入到经训练的小样本学习模型提取对应于每个样本的特征向量，并综合属于同种手势的特征向量，得到对应于每一种手势的平均特征向量，作为原型向量；针对用户实施的目标手势，采集对应的样本，输入到所述小样本学习模型得到该目标手势的特征向量，作为查询向量；计算所述查询向量与所述原型向量之间的相似度，选择相似度高的原型向量所对应的手势类别作为该目标手势的预测类别。本发明允许用户自定义任意手势动作，且仅需提供极少量样本即可实现准确率高、泛化能力强、可扩展性强的手势输入方案。

本发明授权一种基于小样本的手势识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于小样本的手势识别方法，包括以下步骤： 用户自定义手势类别，并针对每个手势类别采集多个样本； 将采集到的样本输入到经训练的小样本学习模型提取对应于每个样本的特征向量，并综合属于同种手势的特征向量，得到对应于每一种手势的平均特征向量，作为原型向量； 针对用户实施的目标手势，采集对应的样本，输入到所述小样本学习模型得到该目标手势的特征向量，作为查询向量； 计算所述查询向量与所述原型向量之间的相似度，选择相似度高的原型向量所对应的手势类别作为该目标手势的预测类别； 其中，所述小样本学习模型包括特征提取器和距离分类器，所述原型向量和所述查询向量利用所述特征提取器获得，所述查询向量与所述原型向量之间的相似度利用所述距离分类器计算获得； 其中，所述小样本学习模型根据以下步骤训练： 利用第一训练数据集预训练基础分类模型，该第一训练数据集反映用户实施手势时采集的样本与手势类别之间的对应关系，所述基础分类模型包括第一特征提取模块和多层感知器分类器； 利用第二训练数据集训练所述小样本学习模型，训练过程冻结预训练的基础分类模型； 其中，所述小样本学习模型根据以下步骤构建： 在预训练基础分类模型上添加编码器、自适应网络和转换层，其中，编码器用于对输入数据进行编码后得到编码向量；自适应网络以该编码向量为输入，输出表征线性变换的参数向量；转换层基于该参数向量对基础分类模型中的卷积层结果进行线性变换； 将所述基础分类模型的多层感知机分类器替换为距离分类器，以构建出所述小样本学习模型。

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