[发明专利]一种基于深度传感器的手势识别方法有效
| 申请号： | 201710950139.6 | 申请日： | 2017-10-13 |
| 公开（公告）号： | CN107742102B | 公开（公告）日： | 2020-03-24 |
| 发明（设计）人： | 王行;盛赞;李骊;杨高峰;周晓军 | 申请（专利权）人： | 北京华捷艾米科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 施昊 |
| 地址： | 100084 北京市海淀区中*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度传感器的手势识别方法，步骤依次为获取深度流信息和人体骨架节点数据；分割手势区域；对手势区域的3D点云坐标进行正面化和二值化；手势特征提取、归一化和降维处理；对手势特征进行筛选，得到最优手势特征子集；采用支持向量机训练手势分类器，得到分类结果；对手势分类结果进行滤波。本发明弥补了现有技术的缺陷，提高了手势识别的精度、稳定性和效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 传感器 手势 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度传感器的手势识别方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)通过深度传感器获取深度流信息和人体骨架节点数据；(2)根据深度流信息和人体骨架节点数据分割出手势区域；(3)对手势区域的3D点云坐标进行正面化，并将正面化的3D点云进行空间三个平面的映射，得到三个平面的手势二值化图；(4)对三个平面的手势二值化图进行手势特征提取，然后对提取的手势特征依次进行归一化和降维处理；(5)对归一化和降维处理后的手势特征进行特征筛选，得到最优手势特征子集；(6)采用支持向量机训练手势分类器，将最优手势特征子集输入手势分类器，得到分类结果；(7)对手势分类结果进行滤波，将手势分类器输出的分类结果评判分数与手势相对深度传感器的方向分数、手势的运动速度分数作为参数因子，将三个参数因子相乘并归一化后的值作为滤波结果。
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