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[发明专利]一种基于采集手部运动的疾病判断系统-CN202210792091.1在审
发明人：李思迪;盛益华;王梁权;曾星铫;罗祥;杜班班;罗华伦 -专利权人：安徽正华生物仪器设备有限公司
申请日： 2022-07-05 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： A61B5/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于采集手部运动的疾病判断系统，属于手部疾病检测技术领域，包括采集端、云端、传输模块和服务器；采集端用于进行手部数据采集，布设采集摄像装置，通过采集摄像装置进行数据采集，获得采集数据；所述云端包括手部检测模块、手部标记模块和处理模块；通过手部检测模块对采集数据进行分析，获取手部数据，并将获得的手部数据发送给手部标记模块；手部标记模块对接收到的手部数据进行标记，建立3D手部识别效果图；处理模块获取3D手部识别效果图，判断手部属性，建立手部疾病特征库，将获取的3D手部识别效果图与手部疾病特征库内的手部疾病特征数据进行匹配，根据匹配结果判断对应的监测人员是否具有的手部疾病特征。
一种基于采集运动疾病判断系统

[发明专利]手部姿态跟踪方法、装置、存储介质及设备-CN202211686316.1在审
发明人：赵国涛;张佳宁 -专利权人：北京凌宇智控科技有限公司
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本申请提供一种手部姿态跟踪方法、装置、存储介质及设备，通过可穿戴混合现实设备的摄像装置，采集用户的当前帧手部图像；将采集的当前帧手部图像输入至预设神经网络系统；通过第一神经网络对当前帧手部图像进行特征提取，得到当前帧手部图像的特征向量；通过第二神经网络对当前帧手部图像的特征向量和历史帧手部图像的手部姿态数据进行融合，得到当前帧手部图像的特征图数据；通过第三神经网络对当前帧手部图像的特征图数据进行解码，得到当前帧手部图像的手部姿态数据本申请通过预设神经网络系统，输入手部图像可直接输出手部姿态数据，计算效率高；计算过程融合了历史帧手部图像的手部姿态数据，得到的手部姿态数据连续性好。
姿态跟踪方法装置存储介质设备

[发明专利]模型处理方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201911093010.3在审
发明人：谷逍驰;汤子湘;丛力夫 -专利权人：深圳岱仕科技有限公司
申请日： 2019-11-11 - 公布日： 2020-05-05 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：方法包括：通过手部机械模型检测手部动作数据，并根据手部动作数据在虚拟空间中生成手部虚拟模型，获取物体虚拟模型在虚拟空间中的物体位置，以及手部虚拟模型在虚拟空间中的手部位置，根据物体位置和手部位置调整物体虚拟模型的刚度数据，并根据调整后的刚度数据得到力反馈数据，通过手部机械模型输出力反馈数据，其中，力反馈数据用于模拟物体虚拟模型和手部虚拟模型之间的作用力。通过调整刚度数据，再根据调整后的刚度数据得到力反馈数据，手部机械模型可以根据力反馈数据对手部产生作用力，使得手部能够感受到手部虚拟模型和物体虚拟模型之间的作用力，使得人机交互更加智能化。
模型处理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]智能钢琴训练的方法和系统-CN202010939320.9在审
发明人：郑庆伟;张元元;谭金龙;孙伟 -专利权人：桂林智神信息技术股份有限公司
申请日： 2020-09-09 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G09B15/00 文献下载
摘要：本发明提供一种智能钢琴训练方法，包括：获取用户弹奏钢琴的音频信息和视频信息；从所述音频信息中提取用户音频数据，并与音频数据库中存储的对应的参照音频数据相比较，获得所述用户音频数据与所述对应的参照音频数据的匹配度；从所述视频信息中截取与所述用户音频数据相对应的用户手部图像，通过手部模型识别所述用户手部图像中的用户手部数据，并与手部数据库中存储的对应的正确的手部数据相比较，获得所述用户手部数据与所述对应的参照手部数据的匹配度；以及基于所述用户音频数据与所述对应的参照音频数据的匹配度以及所述用户手部数据与所述对应的参照手部数据的匹配度，向用户反馈弹奏结果。
智能钢琴训练方法系统

[发明专利]动画生成方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202310237164.5在审
发明人：谢远锋 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-03-02 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T13/40 文献下载
摘要：通过多个拍摄设备在不同视角对手部动作进行拍摄对应得到的多个视频数据，基于多个视频数据进行特征提取，得到手部特征点的二维坐标；并根据所述手部特征点的二维坐标、所述拍摄设备的校准后内外参进行三维重建，得到所述手部特征点的三维坐标；从而基于所述手部特征点的三维坐标生成手部姿态数据；最后利用所述手部姿态数据对手部虚拟模型进行驱动，生成手部动画文件。实现基于视频分析的方式确定用于驱动手部虚拟模型的手部姿态数据，不再需要动作演员穿戴数据手套，避免数据手套对动作演员的影响，从而提升手部姿态数据的准确性以及手部动画效果。
动画生成方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种手部姿态识别方法及识别系统-CN201710505926.X有效
发明人：那日松;齐越;李楠 -专利权人：北京康邦科技有限公司
申请日： 2017-06-27 - 公布日： 2021-04-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明的手部姿态识别方法，用于解决由于识别方法鲁棒性低，受深度图像数据质量影响无法形成高准确性的手部姿态的技术问题。该方法包括：提取初步深度图像中的深度局部梯度特征数据形成手部初步姿态特征数据；手部初步姿态特征数据通过手部姿态分类器形成手部当前姿态数据；通过存储索引确定与手部当前姿态数据接近的手部标准姿态数据并对比确定与手部当前姿态对应的手部标准姿态本发明克服了受深度图像中的深度数据空洞和噪声影响使得分类器预测结果误差较大的缺陷。通过存储索引使得挑选的若干手部标准姿态分布在预测出的手部姿态附近，进一步提高了识别过程的鲁棒性。本发明还包括手部姿态识别系统。
一种姿态识别方法系统

[发明专利]手部运动重建方法和装置-CN201910646553.7有效
发明人：刘烨斌;李梦成;戴琼海 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-07-17 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明提出一种手部运动重建方法和装置，其中，方法包括：获取手部深度数据集，其中，手部深度数据集中的每个手部深度数据中包含手部深度图片信息及其对应的手部骨架坐标；控制预设手部模型分别根据手部深度数据集中每个手部深度数据调整姿态，获取姿态调整后的拟合手部模型的姿态参数；根据与每个手部深度数据对应的拟合手部模型的姿态参数高斯分布函数，以便于根据高斯分布函数进行手部运动重建。本发明解决了现有技术中人手的活动较为灵活复杂，与物体交互过程中常常伴随着严重遮挡的技术问题，通过同构单视点的RGB‑D数据，可以获得更加精确的三维重建结果，在较简单的硬件条件下可以获得较好的物体与手部交互重建结果
运动重建方法装置

[发明专利]用于检测用户的手部姿态的方法、系统和介质-CN201680077619.X有效
发明人： D·弗里德曼;K·卡蒙;E·克里普卡;Y·恩格尔;Y·沙皮罗 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2016-12-22 - 公布日： 2021-04-27 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：一种用于检测用户的手部姿态的计算机实现的方法，包括：(a)接收每个表示手部姿态的顺序逻辑模型。顺序逻辑模型映射预定义手部姿势和运动，每个手部姿势和运动由手部特征记录表示，手部特征记录由离散手部值定义，每个离散手部值指示相应手部特征的状态。(b)接收运行时手部数据集的运行时序列，每个运行时手部数据集由离散手部值得分定义，离散手部值得分指示通过分析描绘移动手部的定时图像而推断的用户的移动手部的手部特征的当前状态。(c)在SSVM函数中提交运行时手部数据集和预定义手部特征记录以关于手部特征记录为运行时手部数据集生成估计项。(d)通过使用针对运行时手部数据集的估计项优化得分函数来估计哪个手部姿态与在定时图像中描绘的运行时序列最佳匹配。
用于检测用户姿态方法系统介质

[发明专利]虚拟手控制方法及装置-CN201810808735.5有效
发明人：姚寿文 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2018-07-20 - 公布日： 2020-11-10 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明提供了一种虚拟手控制方法及装置，所述方法包括：接收姿态捕捉设备采集到的手部动作后发送的图像数据，在图像数据中提取手部姿态数据及可抓取的目标物体；根据手部姿态数据更新预设手部包围盒，根据目标物体识别数据构建物体包围盒；若基于手部包围盒及物体包围盒确定手部与目标物体的碰撞满足预设碰撞检测条件，判断基于手部姿态数据确定的手部姿态是否满足预设手部姿态条件；若手部姿态满足预设手部姿态条件，将虚拟现实场景中基于手部姿态数据创建的虚拟手的中心与基于所述目标物体创建的虚拟目标物体的中心建立固定连接
虚拟控制方法装置

[发明专利]用于动态遮挡的快速手部网格划分-CN202080046371.7在审
发明人： D·G·莫利纳 -专利权人：奇跃公司
申请日： 2020-06-25 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06T19/00 文献下载
摘要：以更高的更新速度、较少计算资源用于表示用户手部的遮挡数据来提供这种体验，遮挡数据可以用于遮挡虚拟对象。手部遮挡数据是通过根据实况深度传感器数据计算手部网格来生成的。通过使用其中手部简单地由从关键点识别出的多个分段表示的模型对实况深度数据进行掩蔽来处理少量数据。手部遮挡数据可以通过预测捕获深度数据的时间和手部网格将用于遮挡处理的时间之间的手部姿势的变化来生成。手部网格可以变形以表示预测姿势中的手部。
用于动态遮挡快速网格划分

[发明专利]一种基于物联网的显示器手势动态控制系统及方法-CN202210391064.3有效
发明人：叶金华 -专利权人：江苏锦花电子股份有限公司
申请日： 2022-04-14 - 公布日： 2023-02-14 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于物联网的显示器手势动态控制系统及方法，包括：手部部位识别模块，所述手部部位识别模块为不同手部部位进行编号，并根据数据库中的手部特征对用户手部中的各个部位进行识别；识别模型构建模块，所述识别模型构建模块通过三维建模的方式构建识别模型，实时获取识别模型中用户手部各个部位对应的数据；手势识别数据获取模块，所述手势识别数据获取模块实时获取识别模型中手部各个部位对应的数据，并将同一时间中识别模型中手部各个部位对应的数据进行汇总，得到用户在一个时间点时手部数据，所述手部数据为矩阵。
一种基于联网显示器手势动态控制系统方法

[发明专利]一种3D四维手部图像数据识别方法及设备-CN201810300204.5在审
发明人：左忠斌;淮春芳;左达宇 -专利权人：北京天目智联科技有限公司
申请日： 2018-04-04 - 公布日： 2018-09-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种3D四维手部图像数据识别方法及设备。手部四维数据的采集使用相机矩阵完成，根据多幅手部特征图像构建手部特征的四维模型，以实现人体手部特征四维数据采集；以人物的身份信息作为识别标志形成包括多条手部特征四维数据的数据库；利用目标人物的身份信息找到数据库中存储的手部特征四维数据还提供了一种3D四维手部图像数据识别设备，包括：手部特征信息采集装置、手部特征四维数据存储装置和目标人物身份识别装置。采用基于空域直接匹配的天目点云比对识别法进行特征点拟合，实现了手部特征点的快速拟合比对，进而实现了身份快速认证识别。
四维手部特征目标人物手部图像身份信息数据识别特征点比对点云拟合数据库身份识别装置数据存储装置数据识别设备信息采集装置矩阵比对识别快速认证人体手部数据采集图像构建身份手部匹配空域存储相机采集

[发明专利]可扩展的数据手套驱动目标模型的方法、及相关装置-CN202110381247.2在审
发明人：刘爽;肖乐天;许秋子 -专利权人：深圳市瑞立视多媒体科技有限公司
申请日： 2021-04-08 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明提供了一种可扩展的数据手套驱动目标模型方法、及相关装置，该方法包括：建立通用手部数据模型，以及获取各数据手套的数据模型与所述通用手部数据模型的转换关系；获取待驱动手部模型对应的模型特征，计算所述通用手部数据模型与所述待驱动手部模型间的转换关系；根据所述各数据手套的数据模型与所述通用手部数据模型的转换关系，及所述通用手部数据模型与待驱动手部模型的转换关系，将所述数据手套数据转换为所述待驱动手部模型数据。无论数据手套是哪个厂商生产的，都可以根据该通用手部数据模型进行转换得到一个统一空间模型的数据，如果使用一种数据手套进行开发之后，若再更换成新数据手套时，无需重新开发，可以节省时间，减少成本浪费。
扩展数据手套驱动目标模型方法相关装置

[发明专利]手部建模、手部模型处理方法、设备和介质-CN202310439229.4在审
发明人：詹鹏鑫;刘奎龙;杨文波;庄亦村 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-04-13 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种手部建模、手部模型处理方法、设备和介质。所述方法包括：获取用户拍摄的手部图像数据；基于所述手部图像数据进行纹理分析，确定手部的纹理贴图；对所述手部图像数据进行分析，确定手部白模；采用所述纹理贴图对所述手部白模进行纹理映射，生成所述用户的手部模型于人手的纹理和样式构建手部模型，精确度更高，不同用户的手部模型不同。
建模模型处理方法设备介质

[发明专利]使用姿态语言离散值的手部姿态的检测-CN202110375375.6在审
发明人： D·弗里德曼;K·卡蒙;E·克里普卡;Y·恩格尔;Y·沙皮罗 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2016-12-22 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本公开的实施例涉及使用姿态语言离散值的手部姿态的检测。一种用于检测用户的手部姿态的计算机实现的方法，包括：(a)接收每个表示手部姿态的顺序逻辑模型。(b)接收运行时手部数据集的运行时序列，每个运行时手部数据集由离散手部值得分定义，离散手部值得分指示通过分析描绘移动手部的定时图像而推断的用户的移动手部的手部特征的当前状态。(c)在SSVM函数中提交运行时手部数据集和预定义手部特征记录以关于手部特征记录为运行时手部数据集生成估计项。(d)通过使用针对运行时手部数据集的估计项优化得分函数来估计哪个手部姿态与在定时图像中描绘的运行时序列最佳匹配。
使用姿态语言离散检测

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