[发明专利]手势识别方法、装置、计算机设备及存储介质在审
申请号: | 202010182641.9 | 申请日: | 2020-03-16 |
公开(公告)号: | CN111414837A | 公开(公告)日: | 2020-07-14 |
发明(设计)人: | 王效文 | 申请(专利权)人: | 苏州交驰人工智能研究院有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62;G06N20/00 |
代理公司: | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人: | 孟金喆 |
地址: | 215000 江苏省苏州市中国(江苏)自由贸*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 手势 识别 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
本发明实施例公开了一种手势识别方法、装置、计算机设备及存储介质。其中,方法包括:确定手部图像中的手部关节信息,其中,手部关节信息包括与手部图像中目标手掌的各关节点的坐标;根据目标手掌的各关节点的坐标确定目标手掌中每根手指的状态,并基于每根手指的状态确定手势识别结果。本发明实施例的方案,可以识别更多的手势以及提高识别手势的准确性。
技术领域
本发明实施例涉及计算机技术领域,尤其涉及一种手势识别方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
手势识别是指检测和识别人类的手势并将其转换为语义上有意义的命令的过程,由于基于视觉传感器的手势识别人机交互体验感较好,而得到了广泛的应用。
现阶段,基于视觉传感器的手势识别主要通过视觉传感器采集手部图像,进一步的对手部图像进行分割并对分割结果进行分析,从而得到手势识别结果。
现有技术的方法中,手部图像的分割效果直接影响了最终的手势识别结果;然而对于复杂背景下的手部图像,手部分割准确率较低,从而导致手势识别结果的准确率较低。
发明内容
本发明实施例提供一种手势识别方法、装置、计算机设备及存储介质,以可以识别更多的手势以及提高识别手势的准确性。
第一方面,本发明实施例提供了一种手势识别方法,该方法包括:
确定手部图像中的手部关节信息,其中,所述手部关节信息包括与所述手部图像中目标手掌的各关节点的坐标;
根据所述目标手掌的各关节点的坐标确定所述目标手掌中每根手指的状态,并基于每根所述手指的状态确定手势识别结果。
第二方面,本发明实施例还提供了一种手势识别装置,该装置包括:
手部关节信息确定模块,用于确定手部图像中的手部关节信息,其中,所述手部关节信息包括与所述手部图像中目标手掌的各关节点的坐标;
手势识别结果确定模块,用于根据所述目标手掌的各关节点的坐标确定所述目标手掌中每根手指的状态,并基于每根所述手指的状态确定手势识别结果。
第三方面,本发明实施例还提供了一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现如本发明实施例中任一实施例所述的手势识别方法。
第四方面,本发明实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质,所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如本发明实施例中任一实施例所述的手势识别方法。
本发明实施例通过确定手部图像中的手部关节信息,其中,手部关节信息包括与手部图像中目标手掌的各关节点的坐标;根据目标手掌的各关节点的坐标确定目标手掌中每根手指的状态,并基于每根手指的状态确定手势识别结果,可以识别更多的手势以及提高识别手势的准确性。
附图说明
图1是本发明实施例一中的一种手势识别方法的流程图;
图2是本发明实施例一中适用的一种手部图像示意图;
图3是本发明实施例二中的一种手势识别方法的流程图;
图4是本发明实施例三中的一种手势识别方法的流程图;
图5是本发明实施例三中的一种手势识别方法的流程图;
图6是本发明实施例四中的一种手势识别装置的结构示意图;
图7是本发明实施例五中的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
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