[发明专利]手部关键点识别方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及手部关键点识别技术领域，公开了一种手部关键点识别方法、装置、设备及存储介质。手部关键点识别方法包括：获取上一帧图像的第一坐标与第二坐标；基于所述第一坐标与所述第二坐标，对当前帧图像进行点位对齐处理，得到对齐图像；基于所述对齐图像，获取手部坐标，并基于所述手部坐标截取得到待分析图像；使用预置手部关键点模型对所述待分析图像进行检测，得到第一关键点坐标与图像分数；基于所述图像分数，判断所述待分析图像是否为手部图像。本发明基于上一帧图像的手部关键点进行识别，提高手部跟踪精度，降低计算量与识别耗时。

技术领域

本发明涉及手部关键点识别领域，尤其涉及一种手部关键点识别方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着人工智能技术的不断成熟，越来越多的应用场景开始支持人机交互，而手势交互则是一种常见的人机交互方式，因而手势识别逐渐成为研究热点，其在自动驾驶、游戏控制、机器人设计、智能教学仪器等场景有广泛的应用。手势识别的重点在于手部关键点识别，通过预训练的手部关键点识别模型识别出手部关键点的坐标后即可确认手势。

由于手部关键点动作幅度较大，在实时动态场景下，在手部运动过程中会伴随运动模糊，从而导致手部关键点算法在技术落地应用中准确性不高，鲁棒性不强。为了提高识别精度，目前通常的做法是实时开启手部位置检测模型，先通过手部位置检测模型获取手部精确位置，然后再使用手部关键点识别模型对手部位置进行关键点识别，这样增加了模型开销，而移动端设备计算能力有限，该方法对于移动端应用很不友好。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种手部关键点识别方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术中手部关键点识别方法计算量大的技术问题。

本发明第一方面提供了一种手部关键点识别方法，包括：

S1、获取上一帧图像的第一坐标与第二坐标；

S2、基于所述第一坐标与所述第二坐标，对当前帧图像进行点位对齐处理，得到对齐图像；

S3、基于所述对齐图像，获取手部坐标，并基于所述手部坐标截取得到待分析图像；

S4、使用预置手部关键点模型对所述待分析图像进行检测，得到第一关键点坐标与图像分数；

S5、基于所述图像分数，判断所述待分析图像是否为手部图像。

可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述手部关键点识别方法还包括：

当所述当前帧图像为第一帧图像时，使用预置肢体关键点模型对所述当前帧图像进行检测，得到所述当前帧图像的第一坐标与第二坐标。

可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，在所述基于所述图像分数，判断所述待分析图像是否为手部图像之后，还包括：

若所述待分析图像不是手部图像，则使用所述预置肢体关键点模型对所述当前帧图像进行检测，得到所述当前帧图像的第一坐标与第二坐标，并重复执行步骤S2-S5。

可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，在所述基于所述图像分数，判断所述待分析图像是否为手部图像之后，还包括：

若所述待分析图像是手部图像，则基于所述第一关键点坐标，获取手部在所述当前帧图像上的第二关键点坐标。

可选的，在本发明第一方面的第四种实现方式中，所述基于所述第一坐标与所述第二坐标，对当前帧图像进行点位对齐处理，得到对齐图像包括：

获取第一坐标点与第二坐标点的连线与垂直方向的夹角；

计算所述第一坐标与所述第二坐标的中心点坐标；

基于所述夹角与所述中心点坐标构建旋转矩阵；