[发明专利]一种AR系统手势识别方法有效
| 申请号： | 201810025105.0 | 申请日： | 2018-01-11 |
| 公开（公告）号： | CN108334814B | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 付明磊;胡海霞 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江省杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于卷积神经网络结合用户习惯性行为分析的AR系统手势识别方法，包括以下步骤：步骤1：用户习惯性手势图像采集：由用户随机提供一组手势，将这组手势作为标准手势，采集该组手势图像，记为标准组；根据标准组手势模型图，构建其对应的实际标签类别；设置不同的标签类别触发相应AR系统指定功能；步骤2：手势区域图像检测：分别对标准组、训练样本组及测试样本组的手势图像进行手势区域图像检测，以实现图像中肤色与非肤色区域的分割；步骤3：卷积神经网络实现手势特征识别：设计卷积神经网络初步结构模型，用样本数据训练并测试调整卷积神经网络模型，将二值化图像直接输入卷积神经网络。本发明手势识别准确率较高、附加设备成本较低。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 ar 系统 手势 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络结合用户习惯性行为分析的AR系统手势识别方法，其特征在于：所述手势识别方法包括以下步骤：步骤1：用户习惯性手势图像采集由用户随机提供一组手势，将这组手势作为标准手势，采集该组手势图像，记为标准组；根据标准组手势模型图，构建其对应的实际标签类别；设置不同的标签类别触发相应AR系统指定功能；由用户重复n次上述手势，并采集所得n组手势图像，记为训练样本组；记录用户在AR终端实现人机交互时的N组手势图像，记为测试样本组；步骤2：手势区域图像检测分别对步骤1获取的标准组、训练样本组及测试样本组的手势图像进行手势区域图像检测，以实现图像中肤色与非肤色区域的分割；步骤3：卷积神经网络实现手势特征识别设计卷积神经网络初步结构模型，用步骤1所得的样本数据训练并测试调整卷积神经网络模型，将步骤2所得二值化图像直接输入所述卷积神经网络。
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