[发明专利]一种手势交互过程中用户手势的自动纠错方法在审
| 申请号： | 201710434905.3 | 申请日： | 2017-06-10 |
| 公开（公告）号： | CN107704072A | 公开（公告）日： | 2018-02-16 |
| 发明（设计）人： | 冯志全;孙凯云;郭小沛;艾长胜;魏军;李映君 | 申请（专利权）人： | 济南大学 |
| 主分类号： | G06F3/01 | 分类号： | G06F3/01;G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京中济纬天专利代理有限公司11429 | 代理人： | 张红军 |
| 地址： | 250022 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种手势交互过程中用户手势的自动纠错方法，首先利用深度学习训练几种手势得到网络模型，针对训练过程中识别错误的手势样本集，提取这些样本的特征，并存入一个集合中。在手势交互过程中，就可以先利用hausdorff距离计算手势是否与集合中的元素相似，如果相似则说明这个手势易被我们的网络模型识别为错误手势，我们采取以某个概率强制转换成正确的样本标签，如果和集合中任意元素都不相似则识别为网络模型测试的结果。从而提高识别率，使得自然交互过程更加准确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 手势 交互 过程 用户 自动 纠错 方法 | ||
【主权项】：
一种手势交互过程中用户手势的自动纠错方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，采用kinect设备获取不同角度、不等距离的n种类别的手势样本，然后采用卷积神经网络模型对手势样本进行训练，得到训练过程中识别错误的手势样本；步骤2，提取步骤1中识别错误的手势样本的特征，并将手势样本特征以及对应的手势类别存入样本集合中；步骤3，提取待识别手势的特征，采用hausdorff距离算法计算待识别手势的特征与样本集合中所有手势样本的特征之间的距离，如果某一手势样本的特征与待识别手势的特征之间的距离小于给定阈值，则识别结果输出该手势样本特征对应的手势类别。
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