一种手势识别方法、装置、计算机存储介质及电子设备制造方法及图纸

一种手势识别方法、装置、计算机存储介质及电子设备，属于图像识别领域，其特征在于包括：从含有手图像的视频帧中，通过阈值分割法分割出手区域，并检测手势动作；获取手区域的质心坐标；当检测到的手势动作与预设开始动作相匹配，开始记录手区域的质心坐标；直至检测到的手势动作与预设结束动作相匹配为止；将记录的手区域的质心坐标作为有效轨迹坐标，对有效轨迹坐标进行轨迹类型识别，将识别结果提供至预设指读设备进行识别响应。能有效的解决同一手势不同执行者执行引起的手势轨迹变化，导致手势识别错误问题，能大大提高动态手势的检测识别率，并且具有普遍适用性、实时性，这种方法可以用于实际的生活、工业、控制和智能家居等行业。

【技术实现步骤摘要】
一种手势识别方法、装置、计算机存储介质及电子设备
本专利技术属于图像识别领域，尤其涉及一种手势识别方法、装置、计算机存储介质及电子设备。
技术介绍
目前，关于手势识别的研究主要以基于计算机视觉为主，基于视觉的手势识别主要有静态手势识别和动态手势识别两部分。静态手势识别是针对手型的变化，通过识别出的不同手型来表达不同的含义，对应的是空间的一个点，不包括手势运动的轨迹。动态手势识别是由一系列的手势动作组成，主要研究手势视频序列中连续的手型变化和轨迹变化。动态手势在手势的运动过程中存在多变性，同时复杂的实际环境均增加了手势识别的难度。手势的多变性体现在手势的状态和轨迹是变化多端的，手势可能是伸开的、可能是握拳的、也可能是弯曲手指的状态，而且即使是同一个人在做相同的手势时也会呈现出不一样的轨迹。在动态手势识别系统中，光照变化、复杂背景以及类肤色的干扰均会影响动态手势识别的效果，动态手势轨迹通常由一系列连续的点构成，如何确定一条有效的动态手势轨迹的起始点至关重要，它关系着是否能够完整地将手势轨迹提取出来，降低手势轨迹的识别率。
技术实现思路
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【技术保护点】
1.一种手势识别方法，其特征在于包括：/n从含有手图像的视频帧中，通过阈值分割法分割出手区域，并检测手势动作；获取手区域的质心坐标；/n当检测到的手势动作与预设开始动作相匹配，开始记录手区域的质心坐标；直至检测到的手势动作与预设结束动作相匹配为止；/n将记录的手区域的质心坐标作为有效轨迹坐标，对有效轨迹坐标进行轨迹类型识别，将识别结果提供至预设指读设备进行识别响应。/n

【技术特征摘要】
1.一种手势识别方法，其特征在于包括：
从含有手图像的视频帧中，通过阈值分割法分割出手区域，并检测手势动作；获取手区域的质心坐标；
当检测到的手势动作与预设开始动作相匹配，开始记录手区域的质心坐标；直至检测到的手势动作与预设结束动作相匹配为止；
将记录的手区域的质心坐标作为有效轨迹坐标，对有效轨迹坐标进行轨迹类型识别，将识别结果提供至预设指读设备进行识别响应。


2.根据权利要求1所述手势识别方法，其特征在于：所述轨迹类型包括直线类和曲线类；所述直线类包括直线轨迹和折线轨迹；所述曲线类包括圆形轨迹和S形轨迹；所述圆形轨迹包括单圆轨迹和多圆轨迹。


3.根据权利要求1所述手势识别方法，其特征在于：所述轨迹类型识别过程包括：所述有效轨迹坐标中所有相邻两点之间的和近似等于起点至终点的距离为直线类；所述有效轨迹坐标中起点至一定点间所有相邻两点之间的和近似等于起点至终点的距离，且在定点后所有相邻两点的之和大于定点至终点的距离为折线类；所述有效轨迹坐标中所有相邻两点的之和大于起点至终点的距离为曲线类。


4.根据权利要求3所述手势识别方法，其特征在于：所述轨迹类型识别过程包括：所述有效轨迹坐标中所有点与起点的距离先增大，到最大后减小的趋势则为圆形轨迹；所述有效轨迹坐标中所有点与起点的距离先增大再减小，再增大的趋势则为S形轨迹。


5.根据权利要求4...

【专利技术属性】
技术研发人员：宁瑞芳，孙景峰，李权，陈永辉，
申请(专利权)人：西安羚控电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：陕西;61