[发明专利]一种基于Hu不变矩的深度图像手势识别方法在审

专利信息
申请号: 201810184924.X 申请日: 2018-03-06
公开(公告)号: CN108614991A 公开(公告)日: 2018-10-02
发明(设计)人: 王伟行;葛昊;邹耀;应忍冬;刘佩林 申请(专利权)人: 上海数迹智能科技有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/62;G06T7/11;G06T7/194;G06F3/01
代理公司: 上海天翔知识产权代理有限公司 31224 代理人: 陈骏键
地址: 201702 上海市青浦*** 国省代码: 上海;31
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摘要: 发明公开的一种基于Hu不变矩的深度图像手势识别方法,包括以下步骤:1、获取深度图像;2、根据深度信息对深度图像进行滤波处理,使得深度图像实现前后景分离,并将目标者所做出的手势的手部区域从复杂背景中分离出来;3、对分离出来的手部区域进行Hu不变矩计算,得到手部区域的Hu不变矩特征向量;4、采用PCA算法对手部区域的Hu不变矩特征向量进行降维处理,并采用已训练好的线性SVM分类器对降维处理后的手部区域的Hu不变矩特征向量进行识别和分类处理,得出静态手势分类结果。本发明使用深度图像直接获得三维信息,有效减少了计算量,提高了算法的鲁棒性,实现了实时的高准确度高鲁棒性的手势识别。
搜索关键词: 深度图像 不变矩 手部区域 手势识别 特征向量 降维处理 算法 识别和分类 复杂背景 高鲁棒性 滤波处理 三维信息 深度信息 手势分类 有效减少 准确度 线性SVM 分类器 计算量 鲁棒性 手势
【主权项】:
1.一种基于Hu不变矩的深度图像手势识别方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S10,采用深度相机获取目标者所做出的手势的深度图像;步骤S20,根据深度图像的深度信息对深度图像进行滤波处理,使得深度图像实现前后景分离,并将目标者所做出的手势的手部区域从复杂背景中分离出来;步骤S30,对分离出来的手部区域进行Hu不变矩计算,得到手部区域的Hu不变矩特征向量;步骤S40,采用PCA算法对手部区域的Hu不变矩特征向量进行降维处理,并采用已训练好的线性SVM分类器对降维处理后的手部区域的Hu不变矩特征向量进行识别和分类处理,得出静态手势分类结果。
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