[发明专利]手势预判方法和系统

权利要求书

1.一种手势预判方法，所述方法包括：

检测到手势引导体的当前手势起始坐标，并顺序记录手势引导体从当前手势起始坐标开始的当前的运动轨迹坐标的序列；

每隔第一预设时间间隔，根据所述记录的手势引导体当前的运动轨迹坐标的序列提取手势引导体当前的运动轨迹特征向量；

采用预训练手势识别模型对提取的手势引导体当前的运动轨迹特征向量进行模式匹配，输出匹配的完整手势标识；

其中，所述预训练手势识别模型根据预采集手势特征向量样本集训练获得，所述预采集手势特征向量样本集包括按预设比例而在完整手势的完整运动轨迹特征向量中从头开始截取连续的特征值组成的若干局部运动轨迹特征向量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测到手势引导体的当前手势起始坐标，包括：

每隔第二预设时间间隔，获取手势引导体实时的运动轨迹坐标和运动速度；

当检测到手势引导体的运动速度从0开始连续变化到第一速度阈值时，将手势引导体的运动速度为0或者第一速度阈值时手势引导体的运动轨迹坐标作为手势引导体的当前手势起始坐标。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述每隔第一预设时间间隔，根据所述记录的手势引导体当前的运动轨迹坐标的序列提取手势引导体当前的运动轨迹特征向量，包括：

每隔第一预设时间间隔，计算所述记录的手势引导体当前的运动轨迹坐标的序列中相邻运动轨迹坐标之间的方向角；

按照预设的方向角范围与编码值的对应关系，将所述计算出的方向角进行编码而获得编码值；

将所述编码获得的编码值顺序组合形成手势引导体当前的运动轨迹特征向量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算所述记录的手势引导体当前的运动轨迹坐标的序列中相邻运动轨迹坐标之间的方向角，包括：

将记录的手势引导体当前的三维的运动轨迹坐标的序列中的各个坐标分别投影到基准平面，计算投影的坐标在该基准平面的第一轴向上的第一变化量与第二轴向上的第二变化量；

根据第二变化量与第一变化量的商的反正切值来计算相对于第一轴向的方向角。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述每隔第一预设时间间隔，根据所述记录的手势引导体当前的运动轨迹坐标的序列提取手势引导体当前的运动轨迹特征向量的步骤之前，还包括：

对所述记录的手势引导体当前的运动轨迹坐标的序列进行平滑处理；

或者，每隔第一预设时间间隔，根据所述记录的手势引导体当前的运动轨迹坐标的序列提取手势引导体当前的运动轨迹特征向量的步骤之后，还包括：

对所述提取的手势引导体当前的运动轨迹特征向量进行平滑处理。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预训练手势识别模型采用隐马尔科夫模型或隐半马尔科夫模型。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

采集完整手势下手势引导体的完整运动轨迹坐标的序列；

根据所述采集的完整运动轨迹坐标的序列提取手势引导体的完整运动轨迹特征向量；

将所述提取的完整运动轨迹特征向量中从头开始截取连续的特征值以组成若干局部运动轨迹特征向量；

根据包括所述若干局部运动轨迹特征向量的预采集手势特征向量样本集，训练获得所述预训练手势识别模型。

8.一种手势预判系统，其特征在于，所述系统包括：

手势轨迹采集模块，用于检测到手势引导体的当前手势起始坐标，并顺序记录手势引导体从当前手势起始坐标开始的当前的运动轨迹坐标的序列；

当前运动轨迹特征向量提取模块，用于每隔第一预设时间间隔，根据所述记录的手势引导体当前的运动轨迹坐标的序列提取手势引导体当前的运动轨迹特征向量；

手势预判模块，用于采用预训练手势识别模型对提取的手势引导体当前的运动轨迹特征向量进行模式匹配，输出匹配的完整手势标识；其中，所述预训练手势识别模型根据预采集手势特征向量样本集训练获得，所述预采集手势特征向量样本集包括按预设比例而在完整手势的完整运动轨迹特征向量中从头开始截取连续的特征值组成的若干局部运动轨迹特征向量。