[发明专利]一种可训练的基于手势轨迹特征值的手势识别方法和装置

说明书

本发明提供了一种可训练的基于手势轨迹特征值的手势识别方法和装置，其中方法包括：训练阶段，确定用户输入手势轨迹的特征值，将该特征值与用户预先选择的操作类型形成对应关系后保存在指定文件中；识别阶段，确定用户输入手势轨迹的特征值，查询所述指定文件中是否有该特征值，若有，则执行与该特征值对应的操作；否则，忽略本次用户的手势操作。本发明通过用划分为方格的矩形将用户输入手势轨迹包络，将用户输入手势轨迹经过的方格的编号来作为手势轨迹的特征值，能够快速地确定用户输入手势轨迹运动路线的特征值，并能准确识别用户输入手势轨迹。

【技术领域】

本发明涉及手势识别领域，尤其涉及一种可训练的基于手势轨迹特征值的手势识别方法和装置。

【背景技术】

如今，随着触屏设备以及触屏移动终端的大量应用，手势触控操作也变得越来越普遍。为了能够实现手势的触控操作，需要预先定义并记录与操作类型对应的手势轨迹，当用户进行触控操作时，识别用户输入的手势轨迹，执行对应的操作。现有的手势识别算法主要分为两类：第一类为通过暴力计算，计算手势轨迹中所有的点的移动方向，然后通过与预先设定的手势轨迹中的点的坐标及其移动方向进行对比，来识别手势轨迹；第二类为使用神经网络算法，通过长时间的训练，发现手势轨迹的特征和规律，并以此来识别手势轨迹。

第一类使用暴力计算算法，需要利用所有点的坐标值计算手势的移动方向，导致计算量较大；第二类使用神经网络算法，需要预先进行很长时间的训练，耗费大量时间成本。

【发明内容】

有鉴于此，本发明提供了一种可训练的基于手势轨迹特征值的手势识别方法和装置，减小识别过程中的计算量，提高识别效率。

具体技术方案如下：

一种可训练的基于手势轨迹特征值的手势识别方法，该方法包括：

训练阶段：从各类型操作的训练样本中提取手势轨迹的特征值，并将各类型操作对应手势轨迹的特征值记录在指定文件中；

识别阶段：提取待识别手势轨迹的特征值，判断所述待识别手势轨迹的特征值是否命中所述指定文件中的特征值，如果是，则将待识别手势识别为命中的特征值所对应的类型操作；

其中，训练阶段和识别阶段中提取的手势轨迹的特征值为：将包络手势轨迹的矩形划分为N×M个方格后手势轨迹所经过的方格编号，所述N和M为按照预设模式确定的正整数。

根据本发明一优选实施例，所述训练阶段具体包括：

在确定操作类型后，提示用户多次输入该操作类型的手势轨迹；

确定并记录每一次用户输入手势轨迹的特征值，当用户在P次输入手势轨迹的特征值相同时，将该操作类型的手势轨迹特征值记录在指定文件中，P为大于1的正整数。

根据本发明一优选实施例，所述包络手势轨迹的矩形具体为：

确定用户输入手势轨迹中的最上点、最下点、最左点和最右点的四个边界点后，以该四个边界点为边界所作的矩形，其中，所述矩形中的两边分别经过所述最上点和所述最下点且平行于触控区域横轴，所述矩形中的其余两边分别经过所述最左点和所述最右点且平行于触控区域纵轴。

根据本发明一优选实施例，所述将包络手势轨迹的矩形划分为N×M个方格，具体包括：

将所述矩形中与触控区域纵轴平行的边进行N等分，将所述矩形中与触控区域横轴平行的边进行M等分，以此将所述矩形划分为N×M个方格。

根据本发明一优选实施例，确定所述手势轨迹所经过的方格编号，具体包括：