[发明专利]一种基于红外摄像头的静态手势识别方法有效
| 申请号： | 201811341659.8 | 申请日： | 2018-11-12 |
| 公开（公告）号： | CN109508670B | 公开（公告）日： | 2021-10-12 |
| 发明（设计）人： | 金展翌;张雄;樊兆雯;仲雪飞 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/20 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 张伟 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于红外摄像头的静态手势识别方法，属于红外（IR）图像的图像处理技术以及手势识别领域，该方法主要包括以下步骤：红外图像预处理；构建卷积神经网络，针对红外手势图像进行特征提取；根据分类权重占比，输出最终的手势分类。由于红外摄像头相比传统可见光摄像头获取图像的方式不再依赖外界环境光，本发明提供的基于红外摄像头的静态手势识别方法在无光、弱光以及不同场景的光照和背景噪声干扰下，均能够有效准确地提取手势特征，并进行准确的手势分类识别，输出正确的期望结果，且算法鲁棒性好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 红外 摄像头 静态 手势 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于红外摄像头的静态手势识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，卷积神经网络的训练：搭建卷积神经网络，制作训练样本集和测试样本集，利用样本集对搭建的卷积神经网络进行训练；步骤2，红外图像获取：读取红外摄像头的红外图像数据；步骤3，图像预处理：放缩图像尺寸与卷积神经网络的输入相匹配，图像数据归一化；步骤4，静态手势识别：卷积神经网络提取手势特征，归一化指数函数得出识别结果。
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