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摘要
本发明提供了一种卷积神经网络动态手势认证方法、装置、存储介质及设备；其中方法包括如下步骤：设定工作模式为注册模式或认证模式；输入用户id；采集用户动态手势视频；对动态手势视频进行预处理；输入到手势特征提取器,提取出包含用户身份信息的特征向量；在注册模式下,将输入的用户id和提取出的特征向量添加至注册特征库中；在认证模式下,分别计算提取出的特征向量与注册特征库中输入用户id对应的各个特征向量之间的余弦距离；若余弦距离最小值小于认证阈值时,则认证通过。该方法既能够快速提取手势的动态行为特征,又包含了具有高度用户可区分性的生理特征,可提高手势认证的性能,具有良好手势认证准确度和响应速度。
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