[发明专利]一种手势识别的方法

说明书

本发明提供一种手势识别的方法，包括：S1，手部识别，通过识别手部检测神经网络，检测出所有手部所在位置；S2，手部关键点识别，将步骤S1中识别出的手部信息传入手部关键点检测神经网络，检测出手部的21个关键点的信息，分别记为关键点1、关键点2、……关键点21；S3，手势识别，建立手势位置坐标，进一步包括：S3.1，区分左右手：S3.2，关键点校准；S3.3，判断手指状态；S3.4，判断手势。本申请的方法能准确的识别手部及关键点，并且通过校准从而更好判断关键点位置，可以更简捷快速的判断出手势。

技术领域

本发明涉及视频处理技术领域，特别涉及一种手势识别的方法。

背景技术

随着人工智能的发展，将手势识别技术发展成为遥控工具，让用户可以灵活、随心所欲地与周围的数码设备互动成为了新的目标。现有技术中，手势图像信息由一个或多个摄像头采集，采集的数据进行预处理，包括去噪和信息增强。然后，利用分割算法获取图像中的目标手势。通过视频处理和分析得到当前手势的分类和描述，最后通过手势识别算法对目标手势进行识别。基于手势的手势识别主要由手势分割、手势分析和手势识别三部分组成。然而，目前存在的一些手势识别方法复杂耗时，对技术要求较高。

发明内容

为了解决上述现有技术中的问题，本申请的目的在于：通过本申请中的手势识别的检测方式，解决识别过程复杂，识别精度不高的问题。

具体地，本发明提供一种手势识别的方法，所述方法包括：

S1，手部识别，通过识别手部检测神经网络检测出所有手部所在位置；

S2，手部关键点识别，将步骤S1中识别出的手部信息传入手部关键点检测神经网络，检测出手部的21个关键点的信息，分别记为关键点0、关键点1、……关键点20；

S3，手势识别，建立手势位置坐标，进一步包括：

S3.1，区分左右手：分别通过表示食指根部位置的关键点5记为x₅与中指根部位置的关键点9记为x₉、关键点9与无名指根部位置的关键点13记为x₁₃、关键点13与小拇指根部位置的关键点17记为x₁₇的x坐标关系来判断左右手，即：

当x₅x₉，x₉x₁₃，x₁₃x₁₇同时满足时，判断为左手；

当x₅x₉，x₉x₁₃，x₁₃x₁₇同时满足时，判断为右手；

S3.2，关键点校准：区分出左右手后，分别根据左右手的手部标准关键点坐标，将检测出的手部关键点进行校准，所述手部标准关键点表示手指全部向上的关键点即手部竖直图像中手部关键点，坐标中以所述手部标准关键点作为基准，对检测出的手部关键点进行校准；

S3.3，判断手指状态：根据手指的对应关键点的坐标位置关系，判断各个手指的状态是打开状态还是闭合状态；

S3.4，判断手势：通过五个手指的状态来判断手势。

所述步骤S1中检测出所有手部所在位置，进一步包括：

手部检测神经网络为应用大量含有手部的图片数据并通过监督学习的方法即大量数据的迭代训练出的一个数学模型，该模型能够准确且有效的得出图片中手部位置，这个模型的输入就是图片，输出结果就是手部在图片中的位置；