[发明专利]超声波手势识别方法及装置在审
申请号: | 201710165982.3 | 申请日: | 2017-03-20 |
公开(公告)号: | CN106951861A | 公开(公告)日: | 2017-07-14 |
发明(设计)人: | 王小胜 | 申请(专利权)人: | 上海与德科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/42 |
代理公司: | 上海晨皓知识产权代理事务所(普通合伙)31260 | 代理人: | 胡丽莉 |
地址: | 201506 上海市金*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 超声波 手势 识别 方法 装置 | ||
技术领域
本发明涉及通信领域,特别涉及超声波手势识别方法及装置。
背景技术
近年来,随着通信技术的不断发展以及科技的不断进步,手机或者笔记本电脑等移动终端已成为人们日常生活中必不可少的使用工具;这是因为其携带便捷,使用简单且给人们的生活带来了极大的便利。而且移动终端的功能也越来越强大,已渐渐渗入到人们的生活。
目前,市面上很多终端设备通过超声波实现手势识别,进而实现与手势相对应的操作。但是,现有技术中对手势识别的精确度较率较低。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种超声波手势识别方法及装置,可以有效的对获取的手势特征进行二次提取和优化,从而使获取的手势特征的精确度较高,有助于提高手势特征的识别率。
为解决上述技术问题,本发明实施例提供了一种超声波手势识别方法,包括:通过超声波信号处理的方式获取手势特征;对获取的手势特征进行优化;对优化后的手势特征进行识别。
本发明实施例还提供了一种超声波手势识别装置,包括:第一获取模块,用于通过超声波信号处理的方式获取手势特征;优化模块,用于对获取的手势特征进行优化;识别模块,用于对优化后的手势特征进行识别。
本发明实施例相对于现有技术而言,通过超声波信号处理的方式获取手势特征,对获取的手势特征进行优化,使得可以有效的对获取的手势特征进行二次提取和优化,从而使获取的手势特征的精确度较高,对优化后的手势特征进行识别,使得可以提高手势特征的识别率。
另外,通过以下方式对获取的所述手势特征进行优化:对获取的所述手势特征进行波形采样;根据波形的频率与预设频率的匹配关系,剔除所述手势特征中的多余部分;和/或根据波形的连续性,剔除所述手势特征中的多余部分。通过这种方式,提供了对获取的手势特征进行优化的具体实现方式,从而进一步保证了本发明的可行性。
另外,通过超声波信号处理的方式获取手势特征之后,所述对获取的所述手势特征进行优化之前,所述超声波手势识别方法还包括:将获取的所述手势特征进行放大;所述对获取的所述手势特征进行优化时,对放大后的所述手势特征进行优化。将手势特征进行放大之后,再对手势特征进行优化,可以保证优化操作的准确性。
另外,对优化后的所述手势特征进行手势识别,具体包括:根据预设尺寸的大小,将优化后的所述手势特征进行放大或缩小;将放大或缩小后的所述手势特征与预存的手势作对比。通过这种方式,使得生成的手势特征图片和预存的手势图片的预设尺寸一致,有助于提高后期识别手势特征图片的精确度。
另外,通过超声波信号处理的方式获取手势特征时,还通过摄像头获取手势照片;所述对获取的所述手势特征进行优化之后,所述对优化后的所述手势特征进行识别之前,所述超声波手势识别方法还包括:根据所述手势特征对所述手势照片进行抠图,去除所述手势照片中的背景;根据去除背景后的所述手势照片,生成手势特征图片;所述对优化后的所述手势特征进行识别时,对生成的所述手势特征图片进行识别。根超声波获取的手势特征和摄像头获取的手势照片去除手势照片中的背景,可以进一步保证手势识别的精确度。
另外,第一获取模块包括:采样子模块,用于对获取的所述手势特征进行波形采样;剔除子模块,用于根据波形的频率与预设频率的匹配关系,剔除所述手势特征中的多余部分;和/或用于根据波形的连续性,剔除所述手势特征中的多余部分。
另外,超声波手势识别装置还包括:放大模块,用于在所述通过超声波信号处理的方式获取手势特征之后,所述对获取的所述手势特征进行优化之前,将获取的所述手势特征进行放大;所述优化模块,还用于在所述对获取的所述手势特征进行优化时,对放大后的所述手势特征进行优化。
另外,识别模块包括:缩放子模块,用于根据预设尺寸的大小,将优化后的所述手势特征进行放大或缩小;对比子模块,用于将放大或缩小后的所述手势特征与预存的手势作对比。
另外,超声波手势识别装置还包括:第二获取模块,用于在所述第一获取模块通过超声波信号处理的方式获取手势特征时,通过摄像头获取手势照片;抠图模块,用于在所述对获取的所述手势特征进行优化之后,所述对优化后的所述手势特征进行识别之前,根据所述手势特征对所述手势照片进行抠图,去除所述手势照片中的背景;生成模块,用于根据去除背景后的所述手势照片,生成手势特征图片;所述识别模块,还用于在所述对优化后的所述手势特征进行识别时,对生成的所述手势特征图片进行识别。
附图说明
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