基于小样本情况下的手势识别算法

本发明公开了一种基于小样本情况下的手势识别算法。本发明首先利用生成器网络生成逼真的新样本，同时通过判别器网络对生成样本进行鉴别，以保证生成样本的质量。然后，针对实时动作流数据进行滑窗分批处理，将数据分批处理以便实时监测和分析。通过对每个分批后的实时数据进行手势标签输出概率分布的计算，完成对实时数据的时间状态区间的划定。除此之外，还构建了适用于三维图像格式的手势数据，并搭建了基于三维卷积的神经网络模型，以实现对手势数据的分类识别。