[发明专利]一种基于余弦距离与动态时间规整的手势识别方法

摘要

本发明公开了一种基于余弦距离与动态时间规整的手势识别方法，首先获取手部节点坐标值，使用倒序识别法来截取手势坐标序列，将手势坐标序列进行向量化的特征分割形成待识别序列；然后通过余弦距离和动态时间规整的方法将待识别序列与模板进行匹配，求得其累积距离矩阵以及最短距离值；最后比较DTW检测所得到的最短距离值与设定的阈值之间的大小关系，从而确定动作是否触发，达到动作识别的目标。本发明可以得到较高的识别率。

主权项

1.一种基于余弦距离与动态时间规整的手势识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取手部节点坐标值；步骤2：使用倒序识别法来截取手部动作序列；步骤3：将手势坐标序列进行向量化的特征分割，并通过这一过程收集注册的标准动作形成模板序列；步骤4：通过余弦距离法对模板序列和待识别序列进行DTW检测，求得其累积距离矩阵以及最短距离值；步骤4的具体实现包括以下子步骤：步骤4.1：将模板序列中的手势Gestures_目标和待识别序列中的手势Gestures_用户分解为多个向量组成的序列：Gestures_目标＝{X[1],X[2],X[3],......,X[n‑1],X[n]}；Gestures_用户＝{x[1],x[2],x[3],......,x[n‑1],x[n]}；然后对两个序列按照一定的距离要求进行DTW序列匹配：DTW(Gesture_目标，Gesture_用户)；求出其最小距离，确定手势相似度；步骤4.2：Gestures_目标和Gestures_用户它们的元素均由向量构成，在DTW矩阵中进行计算，设为Gestures_目标中向量，设为Gestures_用户中向量，计算向量和之间的余弦距离，将其作为两序列距离的衡量标准；其公式为：cosθ值介于‑1到1之间，且越接近于1，两个向量的在方向上越相似，越接近‑1表示两向量方向距离越远；步骤4.3：构造一个新函数Y＝1‑cosθ；则Y的取值范围为[0,2]，越接近0，两个向量的方向距离越相近，越接近2两向量方向距离越远；将其作为动态时间规整算法中DTW矩阵的距离计算公式；步骤4.4：将公式Y＝1‑cosθ；转化为：DTW(Y(Gesture_目标，Gesture_用户))；即：其中，n表示模板序列长度，m表示待识别序列长度，ω作为求和最优路径的匹配参数控制，按照DTW路径选择的情况不同，根据DTW矩阵路径选择的方法：其中，d为两点距离，Mc为累计距离矩阵值，Mc(i,j)表示当前坐标距离累计距离值，d(i,j)表示当前坐标的余弦距离值；则ω取值范围为：ω＝{0,1,2}；步骤5：比较DTW检测所得到的最短距离值与设定的阈值之间的大小关系，从而确定动作是否触发，达到动作识别的目标。