[发明专利]一种基于深度运动图‑尺度不变特征变换的手势识别方法

摘要

本发明涉及一种基于深度运动图‑尺度不变特征变换的手势识别方法，该方法主要包括以下三个部分在运动数据获取方面，采用Kinect体感技术提供的原始深度图像作为手势识别系统的输入量；在人体手势特征构造方面，采用基于深度运动图‑尺度不变特征变换的提取方法，并对特征提取后的数据采用有监督局部线性嵌入的方法进行降维处理，以表示手势运动特征量；在手势分类器识别方面，利用判别式的支持向量机对深度图像序列的特征量进行样本训练建模，并对未知手势进行分类预测。本发明不仅能够适应不同光照环境、鲁棒性较强，还能够对手势序列进行实时高效识别，适用于人机交互中的实时手势识别领域。

主权项

一种基于深度运动图‑尺度不变特征变换的手势识别方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：采用基于Kinect体感技术获取手势运动信息，通过基于Kinect体感技术获取原始深度图像序列；S2：采用基于深度运动图‑尺度不变特征变换的描述符进行手势运动特征提取，然后采用有监督局部线性嵌入的降维方法处理高维的深度运动图‑尺度不变特征变换描述符，以减小计算量；S3：手势模型分类识别：采用基于统计方法的分类器，支持向量机，对深度图像序列提取的特征集合进行建模，可有效利用训练得到的模型，识别未知标签的动态手势。