[发明专利]手势识别方法和装置、电子设备、可读存储介质和芯片

权利要求书

1.一种手势识别方法，其特征在于，包括：

获取目标图像中的手部区域子图像，确定与所述手部区域子图像中的多个特征点对应的多个特征点位置信息；

根据所述多个特征点位置信息，确定第一位置特征向量，所述第一位置特征向量表示所述多个特征点中的任一个特征点相对于所述多个特征点中其余特征点的相对位置关系；

根据所述多个特征点位置信息，确定第二位置特征向量，所述第二位置特征向量表示所述多个特征点在所述手部区域子图像中的绝对位置关系；

根据所述第一位置特征向量和所述第二位置特征向量，输出对所述手部区域子图像的识别结果。

2.根据权利要求1所述的手势识别方法，其特征在于，所述根据多个所述特征点位置信息，确定第一位置特征向量的步骤，具体包括：

根据多个所述特征点位置信息建立第一坐标矩阵，获取所述第一坐标矩阵的最大特征值所对应的第一特征向量；

通过第一多层感知机对所述第一特征向量进行处理，得到所述第一位置特征向量。

3.根据权利要求2所述的手势识别方法，其特征在于，

所述第一坐标矩阵中的元素为所述多个特征点中的任一个特征点相对于所述多个特征点中其余特征点中任一个特征点之间的欧式距离。

4.根据权利要求2所述的手势识别方法，其特征在于，

所述第一坐标矩阵为上三角矩阵。

5.根据权利要求1所述的手势识别方法，其特征在于，所述根据所述多个特征点位置信息，确定第二位置特征向量步骤，具体包括：

根据所述多个特征点位置信息得到第二特征向量；

通过第二多层感知机对所述第二特征向量处理，得到所述第二位置特征向量。

6.根据权利要求1所述的手势识别方法，其特征在于，所述根据所述第一位置特征向量和所述第二位置特征向量，输出所述手部区域子图像的识别结果的步骤，具体包括:

将所述第一位置特征向量的向量值与所述第二位置特征向量的向量值按位相加，以得到融合向量值；

通过第三多层感知机对所述融合向量值进行处理，得到分类向量；

将所述分类向量中的最大值对应的动作类别确定为所述手部区域子图像的识别结果。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的手势识别方法，其特征在于，获取目标图像中的手部区域子图像，确定所述手部区域子图像中的特征点的特征点位置信息的步骤，具体包括：

通过预设的神经网络模型获取所述目标图像中的目标区域；

根据所述目标区域确定所述手部区域子图像，通过预设的神经网络模型识别所述手部区域子图像的多个特征点；

获取所述多个特征点的特征点位置信息。

8.根据权利要求1至6中任一项所述的手势识别方法，其特征在于，在所述获取目标图像中的手部区域子图像的步骤之前，还包括：

接收第一输入；

响应于所述第一输入，获取包含所述手部区域子图像的目标图像。

9.一种手势识别装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取目标图像中的手部区域子图像，确定与所述手部区域子图像中的多个特征点对应的多个特征点位置信息；

特征确定单元，用于根据所述多个特征点位置信息，确定第一位置特征向量和第二位置特征向量，所述第一位置特征向量表示所述多个特征点中的任一个特征点相对于所述多个特征点中其余特征点的相对位置关系；所述第二位置特征向量表示所述多个特征点在所述手部区域子图像中的绝对位置关系；

输出单元，用于根据所述第一位置特征向量和所述第二位置特征向量，输出所述手部区域子图像的识别结果。