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龍圖騰網獲悉深圳大學申請的專利一種基于小樣本的手勢識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114818864B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210309623.1，技術領域涉及：G06F18/24；該發明授權一種基于小樣本的手勢識別方法是由鄒永攀;董皓智;王雅晴;伍楷舜設計研發完成，并于2022-03-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于小樣本的手勢識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于小樣本的手勢識別方法。該方法包括：用戶自定義手勢類別，并針對每個手勢類別采集多個樣本；將采集到的樣本輸入到經訓練的小樣本學習模型提取對應于每個樣本的特征向量，并綜合屬于同種手勢的特征向量，得到對應于每一種手勢的平均特征向量，作為原型向量；針對用戶實施的目標手勢，采集對應的樣本，輸入到所述小樣本學習模型得到該目標手勢的特征向量，作為查詢向量；計算所述查詢向量與所述原型向量之間的相似度，選擇相似度高的原型向量所對應的手勢類別作為該目標手勢的預測類別。本發明允許用戶自定義任意手勢動作，且僅需提供極少量樣本即可實現準確率高、泛化能力強、可擴展性強的手勢輸入方案。

本發明授權一種基于小樣本的手勢識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于小樣本的手勢識別方法，包括以下步驟： 用戶自定義手勢類別，并針對每個手勢類別采集多個樣本； 將采集到的樣本輸入到經訓練的小樣本學習模型提取對應于每個樣本的特征向量，并綜合屬于同種手勢的特征向量，得到對應于每一種手勢的平均特征向量，作為原型向量； 針對用戶實施的目標手勢，采集對應的樣本，輸入到所述小樣本學習模型得到該目標手勢的特征向量，作為查詢向量； 計算所述查詢向量與所述原型向量之間的相似度，選擇相似度高的原型向量所對應的手勢類別作為該目標手勢的預測類別； 其中，所述小樣本學習模型包括特征提取器和距離分類器，所述原型向量和所述查詢向量利用所述特征提取器獲得，所述查詢向量與所述原型向量之間的相似度利用所述距離分類器計算獲得； 其中，所述小樣本學習模型根據以下步驟訓練： 利用第一訓練數據集預訓練基礎分類模型，該第一訓練數據集反映用戶實施手勢時采集的樣本與手勢類別之間的對應關系，所述基礎分類模型包括第一特征提取模塊和多層感知器分類器； 利用第二訓練數據集訓練所述小樣本學習模型，訓練過程凍結預訓練的基礎分類模型； 其中，所述小樣本學習模型根據以下步驟構建： 在預訓練基礎分類模型上添加編碼器、自適應網絡和轉換層，其中，編碼器用于對輸入數據進行編碼后得到編碼向量；自適應網絡以該編碼向量為輸入，輸出表征線性變換的參數向量；轉換層基于該參數向量對基礎分類模型中的卷積層結果進行線性變換； 將所述基礎分類模型的多層感知機分類器替換為距離分類器，以構建出所述小樣本學習模型。

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