[发明专利]一种动态手势识别方法、装置、系统及可读存储介质

权利要求书

1.一种动态手势识别方法，其特征在于，包括：

采用预先建立的手势识别网络模型对获取的手势视频信息进行识别，得到与每帧视频图像各自对应的控制手手势框；

对每帧所述视频图像的控制手手势框进行质心提取，得到与每帧所述视频图像中的各个像素点分别对应的各个质心点；

依据与每帧所述视频图像中的各个像素点分别对应的各个质心点，确定出手势的各个控制点；

对各个所述控制点进行曲线拟合，得到对应的手势轨迹；

采用预先建立的分类器对所述手势轨迹进行识别，得到与所述手势轨迹对应的手势信息。

2.根据权利要求1所述的动态手势识别方法，其特征在于，所述依据与每帧所述视频图像中的各个像素点分别对应的各个质心点，确定出手势的各个控制点的过程为：

从预先建立的控制点数组中获取上一个控制点；

计算当前帧视频图像中的各个像素点分别对应的质心点与所述控制点之间的欧氏距离，并将欧氏距离最小的质心点作为目标质心点；

判断所述目标质心点是否满足预设条件，若是，则将所述目标质心点作为控制点添加至所述控制点数组中；若否，则将(0,0)添加至所述控制点数组中；

判断所述控制点数组中的元素数量是否达到预设值，若是，则将所述控制点数组中的所有(0,0)点剔除，将所述控制点数组中剩下的各个控制点作为手势的各个控制点；若否，则将下一帧视频图像作为当前帧视频图像，并返回从预先建立的控制点数组中获取上一个控制点的步骤，以进入下一帧图像的识别。

3.根据权利要求2所述的动态手势识别方法，其特征在于，所述预设条件为：

目标质心点与上一个控制点的垂直距离小于第一预设距离值；

目标质心点与上一个控制点的水平距离小于第二预设距离值；

当前帧视频图像与所述上一个控制点对应的视频图像的帧数差小于预设差值。

4.根据权利要求2所述的动态手势识别方法，其特征在于，所述对每帧所述视频图像的控制手手势框进行质心提取，得到与每帧所述视频图像分别对应的各个质心点的过程为：

采用双线性插值法对每帧所述视频图像的控制手手势框进行质心提取，得到与每帧所述视频图像分别对应的各个质心点。

5.根据权利要求1所述的动态手势识别方法，其特征在于，所述手势识别网络模型的建立过程为：

预先在卷积神经网络的原卷积层中增设两个卷积层，形成包括5个不同尺度卷积层的改进后的卷积神经网络；

采用手势训练样本集和手势测试样本集对所述改后的卷积神经网络进行训练，得到手势识别神经网络模型。

6.根据权利要求5所述的动态手势识别方法，其特征在于，所述卷积神经网络为YOLOv3卷积神经网络；

各个所述卷积层的分辨率分别为64×64、32×32、16×16、8×8、4×4。

7.一种动态手势识别装置，其特征在于，包括：

第一识别模块，用于采用预先建立的手势识别网络模型对获取的手势视频信息进行识别，得到与每帧视频图像各自对应的控制手手势框；

提取模块，用于对每帧所述视频图像的控制手手势框进行质心提取，得到与每帧所述视频图像中的各个像素点分别对应的各个质心点；

确定模块，用于依据与每帧所述视频图像中的各个像素点分别对应的各个质心点，确定出手势的各个控制点；

拟合模块，用于对各个所述控制点进行曲线拟合，得到对应的手势轨迹；

第二识别模块，用于采用预先建立的分类器对所述手势轨迹进行识别，得到与所述手势轨迹对应的手势信息。

8.一种动态手势识别系统，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述动态手势识别方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述动态手势识别方法的步骤。