【技术实现步骤摘要】
基于ORB算法的手势识别方法、存储介质及电子设备
本专利技术涉及手势识别
，尤其涉及一种基于ORB算法的手势识别方法、存储介质及电子设备
技术介绍
在人机交互过程中，通常会依赖键盘、鼠标等设备，或触碰屏幕等行为，与前述设备相比之下，采用手势识别、依靠手部的动作来进行人机交互可以明显降低计算机等智能设备的使用门槛，且拥有更高的灵活性。手势识别根据数据采集方式不同，可分为两种：1)基于物理设备，使用者佩戴特定设备采集数据，如数据手套、Kinect体感设备等，可以直接获取手势信息或者深度信息，可以准确识别出手势动作；2)基于计算机视觉，利用摄像头采集图像数据，然后通过对图像数据的分析，完成检测任务。然而，专利技术人在实现专利技术过程中发现，现有的手势识别方法存在以下缺陷：1)基于物理设备，虽然能够直接准确地提取到手势的相关信息，对手势和复杂环境进行准确分割，但是对硬件设备的计算能力和存储能力普遍要求较高，且还需佩戴外部设备，限制了手势动作的表达方式。2)基于计算机视觉，现有的基...
【技术保护点】
1.一种基于ORB算法的手势识别方法，其特征在于，包括：/n获取到图像信息，所述图像信息包括脸部图像和手势图像；/n识别出所述图像信息中的所述手势图像；/n根据所述手势图像和指尖特性，利用ORB算法获得掌心位置和指尖位置；/n根据所述掌心位置和所述指尖位置识别出手势的运动轨迹。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于ORB算法的手势识别方法，其特征在于，包括：
获取到图像信息，所述图像信息包括脸部图像和手势图像；
识别出所述图像信息中的所述手势图像；
根据所述手势图像和指尖特性，利用ORB算法获得掌心位置和指尖位置；
根据所述掌心位置和所述指尖位置识别出手势的运动轨迹。
2.如权利要求1所述的基于ORB算法的手势识别方法，其特征在于，所述识别出所述图像信息中的所述手势图像，具体包括：
利用预设的用于肤色识别的肤色概率模型对所述图像信息进行肤色分割，生成肤色二值化图像信息；
利用连通域算法对所述肤色二值化图像信息进行区域分离，并利用凸包算法对所述肤色二值化图像信息中的手势进行定位，生成所述手势图像。
3.如权利要求2所述的基于ORB算法的手势识别方法，其特征在于，所述图像信息为视频图像，所述利用预设的用于肤色识别的肤色概率模型对所述图像信息进行肤色分割，生成肤色二值化图像信息，具体包括：
将所述视频图像进行色彩空间转换，获取所述视频图像的色彩空间值，所述色彩空间值包括Cb分量值、Cr分量值和H分量；
将所述色彩空间值输入所述肤色概率模型，判断所述视频图像是否为肤色图像；
当所述视频图像为所述肤色图像时，将所述视频图像的像素值修改为第一像素值；
当所述视频图像不为所述肤色图像时，将所述视频图像的像素值修改为第二像素值；
生成所述肤色二值化图像信息。
4.如权利要求2所述的基于ORB算法的手势识别方法，其特征在于，所述根据所述手势图像和指尖特性，利用ORB算法获得掌心位置和指尖位置，具体包括：
根据预设的第一像素半径，选取所述手势图像中的像素值为所述第一像素值的像素点作为待检测点；
以所述待检测点为中心，根据预设的第一像素半径和第二像素半径选取所述手势图像的待测像素点，当所述待测像素点符合所述指尖特性时，将所述待检测点作为特征点；
对所述特征点进行特征描述，生成特征描述子；
根据特征描述子进行特征匹配，获得所述指尖位置。
5.如权利要求4所述的基于ORB算法的手势识别方法，其特征在于，所述以所述待检测点为中心，根据预设的第一像素半径和第二像素半径选取所述手势图像的待测像素点，当所述待测像素点符合所述指尖特性时，将所述待检测点作为特征点，具体包括：
以所述待检测点为中心，根据所述第二像素半径选取所述手势图像的像素点，生成第一待测像素点集合；
当所述第一待测像素点集合中的连续像素值为所述第一像素值的像素点个数小于预设的第一数量阈值时，以所述待检测点为中心，根据所述第一像素半径选取所述手势图像的像素点，生成第二待...
【专利技术属性】
技术研发人员：龙建华，吴鹏，
申请(专利权)人：广州宇中网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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