[發明專利]基于語義概率網絡的手勢識別方法

在審

• 申請號: 201911144025.8
• 申請日: 2019-11-20
• 公開（公告）號: CN110956105A
• 公開（公告）日: 2020-04-03
• 發明（設計）人: 李春賓
• 申請（專利權）人: 北京影譜科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京萬思博知識產權代理有限公司 11694
• 代理人: 柴國偉

本申請公開了一種基于語義概率網絡的手勢識別方法，用于在使用語義概率網絡的視頻序列中進行均勻識別，該方法涉及使用預定義的領域本體，將事件和場景描述為簡單概念和變量的層次結構分解他們之間的關系，然后，本體用于自動貝葉斯網絡生成，這使我們能推斷觀察場景中的事件和場景，輸入變量的轉換圖用于預測事件和方案，快速且穩健，提高收拾識別的效率及準確性。

技術領域

本申請涉及視覺識別技術領域，特別是涉及一種基于語義概率網絡的手勢識別方法。

背景技術

現實生活中，計算機視覺是指使用普通的攝像頭采集動態手勢圖像或者視頻，然后采用計算機針對動態手勢的識別算法來識別動態手勢信息，并轉化成相對應機器的指令。這種方法的特點是輸入設備便宜，并且對人手不做其余的附加限制，這樣就會使計算機設備與人的交互更加的趨于自然化。

基于計算機視覺的手勢識別系統除了采用普通的攝像機外，也會采用一些專業的輔助設備，例如使用紅外攝像頭來解決光照不足的問題，采用專用的攝像機StruceturedLight或則TOF(Time of Flight)來解決深度感知識別的問題。這種深度攝像機可以對拍攝到的圖像產生自己的輸入描述方式，并且可以復現采集到的圖像的原貌三維圖像，其功能強大可以應用在生產生活的各個方面，極大的促進了相關應用領域的發展，同時該種攝像機的一個應用就是在手勢識別領域，手勢檢測分割所需要的理論技術,首先是膚色分割技術，即從一幅圖片中分割提取出膚色區域作為后續的處理區域。膚色分割的原理是：根據皮膚的顏色特性，設定一個閾值，滿足該閾值的膚色區域即可判別為膚色區域。閾值法的關鍵點是需要選擇一個合適的顏色空間表示形式，合適的聚類范圍加上合適的閾值才能更好的分割目標區域。目前常用的顏色空間模型主要有RGB 顏色空間、HSV顏色空間、YCb Cr顏色空間。把一幅圖像定義成一個函數f(x,y)，其中以f(x,y)唯一確定的一個點的f(x,y)值，稱為該點的灰度或則強度。當x,y 與幅值f(x,y)為有限的離散數值時，稱該圖像為數字圖像。

但是做存在的問題在于，動態手勢跟蹤方面算法跟蹤運動目標時循環次數過多，非動態手勢膚色干擾大，算法計算量復雜無法滿足實時性的需求。

發明內容

本申請的目的在于克服上述問題或者至少部分地解決或緩減解決上述問題。

根據本申請的一個方面，提供了一種基于語義概率網絡的手勢識別方法，包括：

將預設階段中視頻識別出的一組圖像手勢作為識別事件，再對所述識別事件采用一組分層的本體概念來構建領域本體，計算出各領域本體中的變量和狀態；

基于所述領域本體，以各個領域本體及其變量和狀態進行聚合作為組成節點構建貝葉斯網絡，貝葉斯網絡的連通矩陣定義各組成節點之間的條件依賴關系，構成預設的手勢識別模型；

將視頻抓取到的手勢圖像輸入所述手勢識別模型，由所述手勢識別模型對所輸入的圖像進行識別分類，并確定輸出最終的手勢識別結果。

優選地，對所述識別事件采用一組分層的本體概念來構建領域本體，計算出各領域本體中的變量和狀態，包括：

領域本體中的每個識別事件通過聚合與其他識別事件分組，構成對應于各識別事件的變量數據集、狀態數據集，其中，變量數據集中的變量為從觀察到的識別事件計算出的可視描述符派生的屬性，狀態數據集中的狀態為所述識別事件的聚合變量。

優選地，對所述識別事件采用一組分層的本體概念來構建領域本體時，還對若干識別事件進行聚合分組構成事件數據集，事件數據集中的事件數據為一組圖像手勢，

優選地，對所述識別事件采用一組分層的本體概念來構建領域本體時，還對若干識別事件進行聚合分組構成場景數據集，場景數據集中的場景為與識別事件同時并行發生的多組識別事件。

優選地，貝葉斯網絡的連通矩陣定義各組成節點之間的條件依賴關系，構成預設的手勢識別模型，包括：