[发明专利]手势识别方法及装置有效
申请号: | 201210264265.3 | 申请日: | 2012-07-27 |
公开(公告)号: | CN103577793A | 公开(公告)日: | 2014-02-12 |
发明(设计)人: | 罗圣美;王高浩;耿卫东 | 申请(专利权)人: | 中兴通讯股份有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/66 |
代理公司: | 北京派特恩知识产权代理事务所(普通合伙) 11270 | 代理人: | 张振伟;王黎延 |
地址: | 518057 广东省深圳市南山*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本发明公开了一种手势识别方法,捕捉常见的人体基本动作并存储为样本动作;根据所述样本动作得到最终的训练动作;对训练动作进行图形渲染生成初步的深度图及相应部位标识图;根据所生成的深度图合成与实时采集的深度图相似的样本;利用合成样本计算对应深度特征向量,训练得到随机森林模型;通过基于平滑度约束的区域生长提取精确深度人像轮廓;基于随机森林模型计算深度人像轮廓的每个像素的深度特征向量,通过随机森林模型确定每个像素的部位标识概率;基于每个像素对应的人体部位及其概率,滤除识别噪点,聚合生成骨架节点;记录骨架节点的时序序列形成骨架运动轨迹;抽取人体手部节点的运动轨迹与预定义的模板进行匹配,识别出手势动作类型。本发明同时公开了一种手势识别装置。 | ||
搜索关键词: | 手势 识别 方法 装置 | ||
【主权项】:
一种手势识别方法,其特征在于,所述方法包括:实时获取人体深度图片,使用阈值分割背景而确定人物位置,再通过基于平滑度约束的区域生长提取精确深度人像轮廓;基于随机森林模型计算深度人像轮廓的每个像素的深度特征,形成特征向量,再通过随机森林模型确定每个像素的部位标识概率;基于每个像素对应的人体部位及其概率,滤除识别噪点,聚合生成骨架节点;记录骨架节点的时序序列形成骨架运动轨迹;抽取人体手部节点的运动轨迹与预定义的模板进行匹配,识别出手势动作类型。
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