[发明专利]一种虚拟现实中手势识别的方法及系统

说明书

本发明公开了一种虚拟现实中手势识别的方法，该方法包括：初始化粒子群，获取用户输入手势的特征信息，将粒子群的粒子进行状态转移，得到预测粒子，该预测粒子附在预置的模板手势中，计算用户输入手势与模板手势对齐点的欧氏距离，根据该欧氏距离更新预测粒子的似然概率和权重，然后根据该权重对更新后的预测粒子进行重采样和归一化处理，当模板手势的手势概率大于第一预置阈值且模板手势与用户输入手势的对齐值大于第二预置阈值时，正确识别出用户输入手势。该方法中归一化后的预测粒子表示相似度，因此可准确识别该手势，整个技术方案中，时间复杂度低。处理时间较短，准确性得到提高，从而对手势进行实时且精确的识别。

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种虚拟现实中手势识别的方法及系统。

背景技术

手势识别在人机交互、游戏娱乐、车载运用等方面有着广泛的应用。目前常用的手势识别是基于图像信息的手势识别，但是现有的基于图像信息的手势识别存在以下问题：实时性较差，难以满足虚拟现实需要的帧数要求，且对于动态的手势，识别准确率低，采集的手势繁琐，难以对用户的手势进行实时精确的识别。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种虚拟现实中手势识别的方法及系统，用于解决现有的手势识别技术不能进行实时且精确识别的技术问题。

为实现上述目的，本发明第一方面提供一种虚拟现实中手势识别的方法，所述方法包括：

步骤1、初始化粒子群；

步骤2、获取用户输入手势的特征信息，所述特征信息包括手势轨迹点；

步骤3、将所述粒子群的粒子进行状态转移，得到预测粒子，所述预测粒子附在预置的模板手势中；

步骤4、计算所述用户输入手势与所述模板手势对齐点的欧氏距离，根据所述欧氏距离更新所述预测粒子的似然概率和权重；

步骤5、根据所述权重对所述预测粒子进行重采样和归一化处理；

步骤6、判断所述模板手势中的手势概率是否大于第一预置阈值和判断所述模板手势与所述用户输入手势的对齐值是否大于第二预置阈值，所述模板手势中的手势概率为所述预测粒子进行归一化后的比重值；

步骤7、若所述模板手势中的手势概率大于所述第一预置阈值且所述模板手势与所述用户输入手势的对齐值大于所述第二预置阈值，则确定所述用户输入手势识别成功，输出识别成功的手势轨迹；

步骤8、若所述模板手势中的手势概率不大于所述第一预置阈值或所述模板手势与所述用户输入手势的对齐值不大于所述第二预置阈值，则返回步骤3。

本发明第二方面提供一种虚拟现实中手势识别的系统，所述系统包括：

初始化模块，用于初始化粒子群；

获取模块，用于获取用户输入手势的特征信息，所述特征信息包括手势轨迹点；

预测模块，用于将所述粒子群的粒子进行状态转移，得到预测粒子，所述预测粒子附在预置的模板手势中；

计算更新模块，用于计算所述输入手势与所述模板手势对齐点的欧氏距离，根据所述欧氏距离更新所述预测粒子的似然概率和权重；

处理模块，用于根据所述权重对所述预测粒子进行重采样和归一化处理；

判断模块，用于判断所述模板手势中的手势概率是否大于第一预置阈值和判断所述模板手势与所述用户输入手势的对齐值是否大于第二预置阈值，所述模板手势中的手势概率为所述预测粒子进行归一化后的比重值；

输出模块，用于在所述模板手势中的手势概率大于所述第一预置阈值且所述模板手势与所述用户输入手势的对齐值大于所述第二预置阈值时，确定所述用户输入手势识别成功，输出识别成功的手势轨迹；