龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
申请/专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日：2023-12-18
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118230403A
主分类号：G06V40/20
分类号：G06V40/20;G06V10/44;G06N3/045;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464
优先权：["20221219 US 18/068091"]
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：学习手势的远距离识别和个性化的系统和方法。使用包括手势集的传感器数据的训练数据集来训练机器学习系统。所述训练数据集至少包括显示第一手势的第一子集。基于第一损失函数生成损失数据，所述第一损失函数包括第一交叉熵损失和第二交叉熵损失。基于损失数据更新所述机器学习系统的参数。机器学习系统被输出并且被配置用于该手势集的手势识别。所述机器学习系统包括i第一子网，ii第二子网，以及iii第三子网。所述第一交叉熵损失基于所述第二子网涉及所述训练数据集的第一性能。所述第二交叉熵损失基于第三子网涉及所述训练数据集的第二性能。
主权项：1.一种用于机器学习系统学习识别手势的计算机实现的方法，所述计算机实现的方法包括：使用包括手势集的传感器数据的训练数据集来训练所述机器学习系统，所述训练数据集至少包括显示第一手势的第一子集和显示第二手势的第二子集；基于第一损失函数生成损失数据，所述第一损失函数包括第一交叉熵损失和第二交叉熵损失；基于所述损失数据更新所述机器学习系统的参数；以及输出所述机器学习系统以用于所述手势集的手势识别，其中所述机器学习系统包括i第一子网，用于基于所述传感器数据生成特征数据，ii第二子网，用于提取特征数据的所选择的面片，以及iii第三子网，用于基于所选择的面片的对应特征数据的分类来生成手势数据，所述第一交叉熵损失基于所述第二子网涉及所述训练数据集的第一性能，以及所述第二交叉熵损失基于第三子网涉及所述训练数据集的第二性能。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 罗伯特·博世有限公司 用于学习手势的远距离识别和个性化的系统和方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号