基于形态学的静态手势识别方法技术

本发明专利技术提供了一种基于形态学的静态手势识别方法，包括以下步骤：提取待识别图像中的手部图像；基于形态学特征识别手部图像中预设数量的关节点，确定关节点在图像坐标系中的坐标；根据关节点在图像坐标系中的坐标，计算手部图像中每个手指的弯曲角度，获取手指的姿态，确定手部图像对应的手指姿态序列；将手指姿态序列与预设手势模型进行匹配，确定手部图像的手势识别结果。本发明专利技术提供的基于形态学的静态手势识别方法，通过对手部图像进行生态学识别，获取手指姿态序列，确定手势识别结果，有效地降低了手势识别算法的复杂度，提高识别效率，同时大幅提升手势识别的准确性。

【技术实现步骤摘要】
基于形态学的静态手势识别方法
本专利技术涉及计算机视觉及人机交互
，尤其涉及一种基于形态学的静态手势识别方法。
技术介绍
手势作为一种自然直观的信息表达模式，是人类最本能的意图表达，也是符合人们习惯的自然交流方式。随着人机交互技术的快速发展，手势识别技术已经在机器人、现实增强、运动检测等
中得到广泛的应用，成为新型人机交互方式研究的重要方向之一。静态手势识别是最为经典传统的手势识别研究方向，同时也是多目视觉手势识别和动态图像手势识别等其他手势识别技术的实现基础。目前，静态手势识别仍存在技术瓶颈，如何优化静态手势识别效率，提升识别准确率，是静态手势识别技术发展过程中亟待解决的问题之一。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于形态学的静态手势识别方法，结合人类手掌生物学形态，识别手指形态，获取手部姿态，通过匹配比对确定手势识别结果。有鉴于此，本专利技术提出了一种基于形态学的静态手势识别方法，包括以下步骤：提取待识别图像中的手部图像；基于形态学特征识别所述手部图像中预设数量的关节点，确定所述关节点本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于形态学的静态手势识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/n提取待识别图像中的手部图像；/n基于形态学特征识别所述手部图像中预设数量的关节点，确定所述关节点在图像坐标系中的坐标；/n根据所述关节点在图像坐标系中的坐标，计算所述手部图像中每个手指的弯曲角度，获取所述手指的姿态，确定所述手部图像对应的手指姿态序列；/n将所述手指姿态序列与预设手势模型进行匹配，确定所述手部图像的手势识别结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于形态学的静态手势识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
提取待识别图像中的手部图像；
基于形态学特征识别所述手部图像中预设数量的关节点，确定所述关节点在图像坐标系中的坐标；
根据所述关节点在图像坐标系中的坐标，计算所述手部图像中每个手指的弯曲角度，获取所述手指的姿态，确定所述手部图像对应的手指姿态序列；
将所述手指姿态序列与预设手势模型进行匹配，确定所述手部图像的手势识别结果。


2.根据权利要求1所述的基于形态学的静态手势识别方法，其特征在于，所述提取待识别图像中的手部图像的步骤，具体为：基于肤色分割算法提取待识别图像中的手部图像区域。


3.根据权利要求1所述的基于形态学的静态手势识别方法，其特征在于，所述基于形态学特征识别所述手部图像中预设数量的关节点，确定所述关节点在图像坐标系中的坐标的步骤，具体为：基于形态学特征确定所述手部图像中的手部轮廓，根据预设的手部骨骼模型，识别所述手部图像中预设数量的关节点，确定所述关节点在图像坐标系中的坐标。


4.根据权利要求1至3中任一项所述的基于形态学的静态手势识别方法，其特征在于，所述关节点包括：指尖、第一指间关节点、第二指间关节点、指根及腕关节点。


5.根据权利要求4所述的基于形态学的静态手势识别方法，其特征在于，所述根据所述关节点在图像坐标系中的坐标，计算所述手部图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈更，史凌波，
申请(专利权)人：北京易讯理想科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11