[发明专利]手势识别方法、装置、设备和存储介质在审
申请号: | 201911261691.X | 申请日: | 2019-12-10 |
公开(公告)号: | CN111104886A | 公开(公告)日: | 2020-05-05 |
发明(设计)人: | 闫俊超;姜鹏 | 申请(专利权)人: | 北京集创北方科技股份有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62;G06F3/0488 |
代理公司: | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人: | 唐菲 |
地址: | 102600 北京市大兴区北京经*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 手势 识别 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
1.一种手势识别方法,其特征在于,包括:
获取输入的手势轨迹信息;
根据所述手势轨迹信息,生成所述手势轨迹的特征点集;
选取预设手势库中对应于所述特征点集的字符信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取输入的手势轨迹信息,包括:
在所述手势轨迹信息的输入过程中,分别获取所述手势轨迹的起点信息、中间点信息和终点信息。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述中间点信息包括:所述手势轨迹的多个中间轨迹点信息和拐点信息;所述分别获取所述手势轨迹的起点信息、中间点信息和终点信息,包括:
记录所述手势轨迹的起点信息;
每隔预设帧数,记录所述手势轨迹的多个中间轨迹点信息;
于所述中间轨迹点中,提取所述手势轨迹的所有拐点信息;
记录所述手势轨迹的终点信息。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述手势轨迹信息,生成所述手势轨迹的特征点集,包括:
统计每个所述起点信息、中间点信息和终点信息的位置信息,生成初始点集;
于所述初始点集中,分别计算每对相邻点之间的相邻距离;
判断所有所述相邻距离中,是否存在小于距离阈值的相邻距离;
当存在小于所述距离阈值的所述相邻距离时,删除构成所述小于所述距离阈值的所述相邻距离的末点,并生成所述特征点集。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,在所述分别计算每对相邻点之间的相邻距离之后,还包括:
于多个所述相邻距离中,分别计算前一个相邻距离与当前相邻距离的比值;
判断所述比值是否小于第一比值阈值;
当所述比值小于所述第一比值阈值时,从所述初始点集中,剔除构成所述前一个相邻距离的末点后,生成所述特征点集;
当所述比值大于或等于所述第一比值阈值时,判断所述比值是否大于第二比值阈值;
当所述比值大于第二比值阈值时,从所述初始点集中,剔除构成所述当前相邻距离的末点后,生成所述特征点集。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述选取预设手势库中对应于所述特征点集的字符信息,包括:
将所述特征点集中的特征点,按照所述手势轨迹输入顺序,依次连接,生成特征轨迹;
选取预设手势库中对应于所述特征轨迹的字符信息。
7.一种手势识别装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取输入的手势轨迹信息;
生成模块,用于根据所述手势轨迹信息,生成所述手势轨迹的特征点集;
选取模块,用于选取预设手势库中对应于所述特征点集的字符信息。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述获取模块用于:
在所述手势轨迹信息的输入过程中,分别获取所述手势轨迹的起点信息、中间点信息和终点信息。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述中间点信息包括:所述手势轨迹的多个中间轨迹点信息和拐点信息;所述获取模块用于:
记录所述手势轨迹的起点信息;
每隔预设帧数,记录所述手势轨迹的多个中间轨迹点信息;
于所述中间轨迹点中,提取所述手势轨迹的所有拐点信息;
记录所述手势轨迹的终点信息。
10.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述生成模块用于:
统计每个所述起点信息、中间点信息和终点信息的位置信息,生成初始点集;
于所述初始点集中,分别计算每对相邻点之间的相邻距离;
判断所有所述相邻距离中,是否存在小于距离阈值的相邻距离;
当存在小于所述距离阈值的所述相邻距离时,删除构成所述小于所述距离阈值的所述相邻距离的末点,并生成所述特征点集。
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