[发明专利]一种基于手势的人机交互方法在审
| 申请号： | 201611150781.8 | 申请日： | 2016-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN107037878A | 公开（公告）日： | 2017-08-11 |
| 发明（设计）人： | 刘金国;王志恒;赵梓淇;曹江涛;高庆 | 申请（专利权）人： | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 主分类号： | G06F3/01 | 分类号： | G06F3/01 |
| 代理公司： | 沈阳科苑专利商标代理有限公司21002 | 代理人： | 李巨智 |
| 地址： | 110016 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于手势的人机交互方法，构建手势初始模板，并对手势初始模板数据进行归一化处理；采用改进的PSO算法对SVM支持向量机分类器进行参数寻优；将寻优后的参数结果导入SVM支持向量机分类器预测函数中，对手势训练集模板进行训练，用测试集进行预测，得到SVM支持向量机分类预测模板；实时采集手势数据，并进行归一化处理，将数据在SVM支持向量机分类器中进行分类；进行手势匹配，得到匹配结果。本发明提供的基于手势识别的人机交互方式，极大的提高了整个机器人控制系统的实时性，同时使得整套人机交互系统在对采样机器人实时控制更加便利和高效，从而有效地减少了误操作次数，提高了控制的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 手势 人机交互 方法 | ||
【主权项】：
一种基于手势的人机交互方法，其特征在于，包括：步骤1：根据数据手套的弯曲度值，构建手势初始模板，并对手势初始模板数据进行归一化处理，得到手势训练集模板；步骤2：采用改进的PSO算法对SVM支持向量机分类器进行参数寻优，得到惩罚参数和核参数最优值；步骤3：将寻优后的参数结果导入SVM支持向量机分类器预测函数中，对手势训练集模板进行训练，对训练后的手势训练集模板用测试集进行预测，得到SVM支持向量机分类预测模板；步骤4：实时采集手势数据，并对实时手势数据进行归一化处理，将归一化处理后的数据在SVM支持向量机分类器中进行分类；步骤5：将分类后的数据进行手势匹配，得到匹配结果，通过控制器控制采样机器人。
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