[发明专利]一种基于Kinect的手势动作识别方法

权利要求书

1.一种基于Kinect的手势动作识别方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：

步骤1，使用手势主趋势来对手势朝向和手势姿态进行表征，实现对相邻帧手势朝向和手势姿态差异的度量；使用相邻帧的手势中心点距离来对手势的运动速度进行度量，完成对独立手势序列关键帧的提取；

步骤2，采用邻域分析法提取包含手势的局部邻域场景，通过对局部邻域场景进行聚类，并基于聚类结果中手势区域的顶点数量变化来实现对交互手势序列关键帧的提取；

步骤3，基于DTW算法实现手势运动路径序列间相似性的度量，进行空间不同朝向的手势运动路径识别；

步骤4，根据步骤3获得的手势运动路径，结合步骤1获取的独立手势序列关键帧和步骤2获取的交互手势序列关键帧，识别手势起始姿态、手势序列关键帧和手势终止姿态，进而进行基于运动路径的手势动作识别。

2.根据权利要求1所述的一种基于Kinect的手势动作识别方法，其特征在于，所述步骤1具体为：

步骤1.1：以手腕关节点为初始种子坐标，通过对其的邻域像素进行递归遍历，提取手势区域并转化为手势点云数据；

步骤1.2：针对步骤1.1获得的手势点云数据中所有顶点进行加权平均得到手势中心点p_c

其中，p₁,p₂,…p_n是手势点云数据的n个顶点；

步骤1.3：依据步骤1.2获得的手势中心点p_c，结合手势点云数据顶点p_i通过主成分分析法计算手势三维点云数据的主趋势方向，主趋势向量记为

步骤1.4，计算相邻帧的手势主趋势夹角θ和相邻帧的手势中心点距离d；

其中g_front和g_back为相邻帧手势，和为g_front和g_back对应的手势主趋势，p_front和p_back为g_front和g_back对应的手势中心点坐标，为三维坐标的方向向量对应值，为三维坐标的方向向量对应值；

步骤1.5：基于步骤1.4求得的θ和d构造帧差异特征向量用来描述两相邻帧手势运动状态之间的差异；

其中，i和j分别为帧序号，对于当前帧i处相邻帧帧差异特征向量的构造，令j＝i+1；

步骤1.6：生成相邻帧帧差异特征值f_i,i+1

f_i,i+1＝ω₁·θ_i,i+1+ω₂·d_i,i+1                     (7)

其中ω₁和ω₂为权值参数，满足式(8)

ω₁+ω₂＝1                          (8)

通过设定自适应提取阈值，来实现对备选相邻帧帧差异特征值的提取；如果当前相邻帧的帧差异特征值f_i,i+1大于当前相邻帧的自适应提取阈值那么当前相邻帧的帧差异特征值f_i,i+1就是备选相邻帧帧差异特征值；

其中，自适应提取阈值根据当前帧前15帧与后15帧范围内的相邻帧差异特征值f_i,i+1计算得到

步骤1.7：通过提取备选相邻帧帧差异特征值局部邻域中的最大值点处所对应的帧，即为对应的独立手势序列关键帧。