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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利基于特征交互的手部模型重建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：CN116563452B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202310254877.2，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于特征交互的手部模型重建方法是由刘龙;陈振荣设计研发完成，并于2023-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征交互的手部模型重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征交互的手部模型重建方法，在手姿估计阶段引入了特征交互的处理方式，使得手部特征和骨骼特征能更有效的相互学习，使得在遮挡情况下，手势识别结果也能有较高的准确度。同时在特征提取方面，子网络的应用也降低了网络的参数，加快了模型的收敛速度。最终，网络的输出呈现的是含有表面纹理信息的手型，相较于传统的手姿估计结果呈现的只是由点与线构成的手型，本发明得到的手部重建模型更贴合人的手型，在人机交互时能实现更真实的交互体验，同时也能提高操作的准确性。

本发明授权基于特征交互的手部模型重建方法在权利要求书中公布了：1.基于特征交互的手部模型重建方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施： 步骤1、获取由手姿训练图片构成的数据集； 步骤2、对步骤1获取到的数据集进行预处理，得到预处理后的手部图像； 步骤3、构建手部姿态估计网络模型结构，结合预处理后的手部图像预测3D手姿位置； 构建手部姿态估计网络模型结构包括2D手姿估计网络、3D手姿估计网络； 其中，2D手姿估计网络包括残差网络Resnet_50、softmax层和子网络，所述残差网络Resnet_50用于对输入进网络的预处理后的手部图像进行特征提取，输出包含关节感知特征和骨骼感知特征的姿态感知特征编码，同时分别使用热图和骨骼图的形式表示预测的关键点位置和骨骼位置，分别生成预测手部关节分布的关节热图和预测骨骼分布的骨骼热图，所述softmax层用于增强姿态感知特征中的关节感知特征和骨骼感知特征的对比度，将关节感知特征和骨骼感知特征与相应的关节热图和骨骼热图进行特征融合，得到21个关节点的关节特征图和包含20个骨骼的骨骼特征图，所述子网络的结构包括两个卷积层和一个MLP层，用于分别对关节特征图和骨骼特征图进行通道和特征约简，得到约简的关节特征和约简的骨骼特征； 在2D手姿估计网络和3D手姿估计网络中间还包括一个特征交互模块，该特征交互模块包含语义图卷积层、自注意力层、MLP层和transformer中的qkv机制，所述语义图卷积层和自注意力层用于对约简的关节特征进行更新；所述qkv机制用于实现更新后的约简的关节特征和约简的骨骼特征交互，交互后的关节特征和骨骼特征通过多头自注意力机制和MLP层，输出最终的关节点特征和最终的骨骼特征； 所述3D手姿估计网络包含多个全连接层，对最终的关节点特征和最终的骨骼特征回归得到预测的3D手姿位置； 步骤4、根据预测3D手姿位置重建初始手部模型； 步骤5、设置步骤3中的手部姿态估计的网络参数，将预处理后的手部图像输入手部姿态估计网络模型进行训练，并将训练好的手部姿态估计网络模型保存输出； 步骤6、将预处理后的手部图像输入训练好的手部姿态估计网络模型，将输出结果再输入重建初始手部模型进行训练，并将训练好的模型保存，得到重建的手部模型。

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