[发明专利]一种实时识别连续手写图形的方法

权利要求书

1.一种实时识别连续手写图形的方法，其特征在于：初始化准备：建立一个数据队列，队列内容为数据关键点的图像坐标，初始化状态为等待状态；所述方法包括以下步骤：

步骤1、通过图像采集工具采集图像；

步骤2、通过图像处理方法在图像中识别出手势为可识别关键点的手势，此时设置当前状态为识别状态，执行步骤3；

步骤3、获取手势中关键点坐标，若当前所述关键点的图像坐标与上一点的坐标的距离超过第一阈值，则将所述关键点存储到数据队列中，否则，舍弃识别结果并返回步骤1；

步骤4、将数据队列中的所有关键点形成一条不规则的曲线，并将曲线平滑处理；

步骤5、判断数据队列中的关键点所形成的曲线长度是否超过第二阈值，若超过则执行步骤6，否则执行步骤1；

步骤6、将曲线等比例压缩到一个固定大小的正方形区域内；

步骤7、将曲线进行等自定义长度的分割，并重新确定所有关键点坐标，组成新的数据队列；

步骤8、若新生成的数据队列关键点个数小于第三阈值，则在新生成的数据队列中填充与最后一个有效关键点相同的点，直至填满个数至第三阈值，截取整个数据队列中的关键点数据，若新生成的数据队列关键点个数大于等于第三阈值，则截取n个关键点数据，n等于第三阈值；

步骤9、将截取后的关键点数据整合为一个矩阵，识别当前状态，若当前状态处于识别状态，则将所述矩阵输入到第一长短期记忆网络，获得N个手势图形加上不稳态图形共N+1个图形的离散型概率分布，若不稳态图形的概率持续小于第六阈值且概率最大的图形持续为同一图形，且持续过程中有效关键点增长数大于第七阈值，则判断当前书写的图形为概率最大的图形，并将数据队列中在稳定起始点前的数据删除，输出判断出的图形，返回步骤1，否则返回步骤1；若当前状态处于停止状态，则将所述矩阵输入到第二长短期记忆网络，获得N个手势图形共N个图形的离散型概率分布，若概率最高的图形的概率大于第八阈值时，则输出判断出的图形，返回步骤1，否则直接返回步骤1。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：在步骤2中，若通过图像处理方法在图像中未识别出手势为可识别关键点的手势，且当前处于识别状态下，则计算第一帧未识别手势到当前的时间，若一直丢失手势，且丢失事件持续时间超过第四阈值，则设置当前状态为停止状态，执行步骤3，否则返回步骤1。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：在步骤2中，若通过图像处理方法在图像中未识别出手势为可识别关键点的手势，且当前没有处于识别状态的同时上一帧状态为停止状态，则设置当前状态为等待状态，返回步骤1。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：在步骤2中，若通过图像处理方法在图像中未识别出手势为可识别关键点的手势，且当前没有处于识别状态的同时上一帧状态为等待状态，则返回步骤1。