[发明专利]一种基于手势动作响应系统指令的方法

权利要求书

1.一种基于手势动作响应系统指令的方法，其特征在于：包括以下步骤

B1.采用摄像模块拍摄获取手部立体建模；

B2.提取所述立体建模的特征量，形成二维平面数据；

B3.根据形成的二维平面数据判断手部的正、反面，识别静态手势；

B4.提取手心位置数据(xc,yc),根据所述手心位置数据的时间函数，判断手心的移动位置，识别动态手势；

B5.根据识别出的静态手势或动态手势选择对应执行的命令，询问用户是否执行该命令，若用户选择“是”，则执行，若用户选择“否”则重新开始识别；

所述步骤B3根据掌纹以及指甲相对于人体皮肤的灰度值不同来判定手势的正面以及背面；

所述步骤B3包括以下步骤

B301.根据HMM模型算法完成手势识别训练

B301-1.将HMM模型的整体状态数和观测符号数分别设置取值为N、M，即可得知设置参数值λ＝(π，A，B)的原始形式:

定义初始状态的概率分布为：

π＝(π1，1－π1，0，…，0)

定义状态转移概率矩阵A为:

其中矩阵A每行元素之和为1,

观测符号的概率输出矩阵B为:

其中矩阵B每行元素之和为1，

B301-2.输入训练样本；

B301-3根据计算式

p(O|λ)＝∑Sp(O,S|λ)＝∑Sp(O|S,λ)p(S|λ)

计算观测序列O在模型λ下出现的条件概率,又称向前概率P(O|λ)，B301-4迭代重估参数计算前后概率B301-5计算与P(O|λ)的差值并与设定值ε进行比较，若二者差值小于ε，则记录结果输入下一个训练样本并重复步骤B301-3至B301-5直至最后一个训练样本的手势识别训练完成，若二者差值大于ε，则令然后重复步骤B301-3至B301-5；B301-6归一化得到最终结果λ’，并对训练后手势识别精准度进行检测；

所述步骤B4.根据红外原理分割人手模型、提取手心位置数据(xc,yc)以及计算手心与摄像头所在平面之间的最短距离z。

2.根据权利要求1所述的一种基于手势动作响应系统指令的方法，其特征在于：所述静态手势包括正面向上、正面向下、正面向左、正面向右以及背面向上、背面向下、背面向左、背面向右。

3.根据权利要求1所述的一种基于手势动作响应系统指令的方法，其特征在于：所述动态手势包括正面向上、正面向下、正面向左、正面向右、背面向上、背面向下、背面向左、背面向右、翻转、对号、靠近、远离以及拍打。

4.根据权利要求1所述的一种基于手势动作响应系统指令的方法，其特征在于：所述步骤B3包括以下步骤

B302.将输入的手势的二维平面数据与B301训练得到的各手势模型进行对比，

根据输入数据与每个手势模型的相似程度排序，选择相似程度最高的手势模型。

5.根据权利要求1所述的一种基于手势动作响应系统指令的方法，其特征在于：当检测到手心位置数据(xc,yc)在时间T1内变化量小于设定值S1，所述最短距离z在时间T1内的峰谷差zmax-zmin大于设定值S2，则识别手势指令为拍打。

6.根据权利要求4所述的一种基于手势动作响应系统指令的方法，其特征在于：所述步骤B4.中动态手指指令的识别训练也依靠所述HMM模型算法完成。

7.根据权利要求1-6任一项所述的一种基于手势动作响应系统指令的方法，其特征在于：所述方法通过计算机编程实现。