[发明专利]人手位姿估计方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种人手位姿估计方法，其特征在于，所述方法包括：

获取人手图像的关节特征图；

根据所述关节特征图，确定多个关节子特征图；

对每一个关节子特征图进行回归处理，得到关节子特征图的回归结果；

根据所述关节子特征图的回归结果，确定所述人手图像对应的手势位姿。

2.如权利要求1所述的人手位姿估计方法，其特征在于，所述对每一个关节子特征图进行回归处理，得到关节子特征图的回归结果，包括：

对每一个关节子特征图进行降维处理，得到关节子特征图的列向量；

对所述关节子特征图的列向量进行回归处理，得到关节子特征图的回归结果。

3.如权利要求2所述的人手位姿估计方法，其特征在于，所述对每一个关节子特征图进行降维处理，得到关节子特征图的列向量包括：

对每一个关节子特征图，通过卷积核对该关节子特征图进行降维处理，得到降维后的子特征图；

将所述降维后的子特征图进行变换处理，得到该子特征图的列向量；

通过预设的合并策略对所述多个关节子特征图中每一个关节子特征图对应的列向量进行合并，得到关节子特征图的列向量。

4.如权利要求1所述的人手位姿估计方法，其特征在于，所述根据所述关节子特征图的回归结果，确定所述人手图像对应的手势位姿包括：

融合所述关节子特征图的回归结果；

将融合后的关节子特征图的回归结果进行特征计算，得到多个特征值；

对所述多个特征值通过预设的拟合模型进行数据拟合，得到所述人手图像对应的手势位姿。

5.如权利要求1所述的人手位姿估计方法，其特征在于，所述根据所述关节特征图，确定多个关节子特征图包括：

获取所述关节特征图的尺寸信息；

根据所述关节特征图的尺寸信息对所述关节特征图进行分割，得到多个关节子特征图。

6.如权利要求5所述的人手位姿估计方法，其特征在于，所述根据所述关节特征图的尺寸信息对所述关节特征图进行分割，得到多个关节子特征图包括：

根据所述关节特征图的尺寸信息中的维数信息，将所述关节特征图均分成多个关节子特征图，其中每一个关节子特征图的长和宽与所述关节特征图的长和宽都相同。

7.如权利要求6所述的人手位姿估计方法，其特征在于，所述根据所述关节特征图的尺寸信息对所述关节特征图进行分割，得到多个关节子特征图包括：

根据所述关节特征图的尺寸信息确定预设滑动窗口的步幅；

通过所述预设的滑动窗口按照所述步幅，遍历所述关节特征图，从所述关节特征图中提取出关节子特征图，得到多个关节子特征图。

8.如权利要求1所述的人手位姿估计方法，其特征在于，所述获取人手图像的关节特征图包括：

获取人手图像；

对所述人手图像进行特征提取，得到所述人手图像的关节特征图。

9.如权利要求1至8任一项所述的人手位姿估计方法，其特征在于，所述人手图像为人手深度图像。

10.如权利要求1至8任一项所述的人手位姿估计方法，其特征在于，所述人手位姿估计方法应用于已训练的区域集成网络。

11.如权利要求10所述的人手位姿估计方法，其特征在于，所述区域集成网络包括特征提取模型和区域集成模型；

所述获取人手图像的关节特征图包括：

将人手图像输入所述特征提取模型进行特征提取，得到所述人手图像的关节特征图。