一种动静态手势识别方法和系统

发明专利有效专利

申请号：
CN201811493321.4
IPC分类号：G06K9/00
申请日期：
2018-12-07
申请人：
南京富士通南大软件技术有限公司

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著录项信息

专利名称	一种动静态手势识别方法和系统
申请号	CN201811493321.4	申请日期	2018-12-07
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2019-04-12	公开/公告号	CN109614922A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0查看分类表>
申请人	南京富士通南大软件技术有限公司	申请人地址	江苏省南京市雨花台区文竹路6号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	南京富士通南大软件技术有限公司	当前权利人	南京富士通南大软件技术有限公司
发明人	吴凡;刘海峰;赵阳;辛学颖;钟静连
代理机构	南京钟山专利代理有限公司	代理人	戴朝荣

摘要

本发明公开了一种动静态手势识别方法，包括：S1：采集手势图像以获取图像序列；S2：对采集到手势图像采用均值滤波方法去除图像噪声；S3：将采集到的手势图像从RGB色彩空间转换成YCrCb空间，并建立椭圆模型，进行肤色检测，分割出手势区域并做二值化处理；S4：构建卷积神经网络模型及其参数优化器，并利用训练数据得到一个性能最优的分类器；S5：根据识别队列中的手势信息，执行手势静态识别；S6：根据识别队列中的手势信息，执行手势动态识别。本发明能够通过普通摄像头采集手势数据，采用手势分割，卷积神经网络分类及运动轨迹约束来提高手势识别的准确性及稳定性。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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