[發明專利]一種動靜態手勢識別方法和系統

有效

• 申請號: 201811493321.4
• 申請日: 2018-12-07
• 公開（公告）號: CN109614922B
• 公開（公告）日: 2023-05-02
• 發明（設計）人: 吳凡;劉海峰;趙陽;辛學穎;鐘靜連
• 申請（專利權）人: 南京富士通南大軟件技術有限公司
• 主分類號: G06V40/20
• 分類號: G06V40/20;G06V40/10
• 代理公司: 南京鐘山專利代理有限公司 32252
• 代理人: 戴朝榮

1.一種動靜態手勢識別方法，其特征在于，所述方法包括：

S1：采集手勢圖像以獲取圖像序列；

S2：對采集到手勢圖像采用均值濾波方法去除圖像噪聲；

S3：將采集到的手勢圖像從RGB色彩空間轉換成YCrCb空間，并建立橢圓模型，進行膚色檢測，分割出手勢區域并做二值化處理；

S4：構建卷積神經網絡模型及其參數優化器，并利用訓練數據得到一個性能最優的分類器；

S5：根據識別隊列中的手勢信息，執行手勢靜態識別，如果識別成功，進入步驟S7，否則，進入步驟S6；

S6：根據識別隊列中的手勢信息，執行手勢動態識別；

S7：結束流程；

步驟S5中，根據識別隊列中的手勢信息，執行手勢靜態識別的方法包括：

S51：創建手勢信息結構體H＝{local,width,height,hType},其中local表示當前手勢區域的中心坐標，width和height表示手勢區域的寬和高，hType表示手勢的類別；

S52：創建手勢信息隊列QH；

S53：記第i幀的識別結果為h_i，在第i幀神經網絡模型識別完成后，將識別結果h_i加入到手勢信息隊列QH中，隊列長度為n，即QH＝{h₀,h₁,…,h_n-1}；

S54：調取手勢信息隊列中最新的k幀識別結果，以執行手勢靜態識別，包括：

S541：計算隊列中兩兩手勢間的距離Dis_ij：

Dis_ij＝||h_i.local-h_j.local||²

其中，h_i.local代表第i個手勢的坐標，h_j.local代表第j個手勢的坐標；

獲取所述k幀識別結果中兩兩手勢間的最大距離MaxDis:

MaxDis＝Max{Dis_n-k,n-k+1,Dis_n-k,n-k+2,…,Dis_i,j,…,Dis_n-2,n-1}

其中，i∈[n-k,n-1],j∈[n-k,n-1]；

如果最大距離MaxDis小于等于預先設定的距離閾值DisThreshold，則判定所述k幀識別結果滿足距離約束，否則判定所述k幀識別結果不滿足距離約束；

S542：計算隊列中各手勢類別出現的次數，獲取次數最多的類別hType以及其次數c，如果所述k幀識別結果滿足下述公式，則判定所述k幀識別結果滿足類別約束，否則判定所述k幀識別結果不滿足類別約束：

其中，TypeThreshold為類別閾值；

S543：如果所述k幀識別結果同時滿足距離約束和類型約束，則判定當前幀手勢為靜態手勢，且手勢結果為hType。

2.根據權利要求1所述的動靜態手勢識別方法，其特征在于，步驟S2中，所述對采集到手勢圖像采用均值濾波方法去除圖像噪聲的方法還包括：

S21：設手勢圖像上的其中一個像素點的紅色、綠色、藍色三個分量的像素值分別為R、G、B；

S22：將所述像素點的紅色分量的像素值替換成以該像素點為中心、W₁×W₁范圍內的其他點的紅色分量的像素值的平均值，將所述像素點的綠色分量的像素值替換成以該像素點為中心、W₁×W₁范圍內的其他點的綠色分量的像素值的平均值，將所述像素點的藍色分量的像素值替換成以該像素點為中心、W₁×W₁范圍內的其他點的藍色分量的像素值的平均值；

S23：重復步驟S21至步驟S22，直至完成對所述手勢圖像中所有像素點的降噪處理。