公开了一种手势识别方法和装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：对待处理图像进行检测，获得人手检测结果；响应于人手检测结果包括人手检测框，确定所述人手检测框中的人手姿态符合目标手势中的人手姿态；确定所述人手在所述待处理图像中的预先定义的区域内；确定所述人手做出目标手势。所述人手做出目标手势。所述人手做出目标手势。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】手势识别方法和装置、电子设备及存储介质
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本申请要求2019年12月23日提交的题为“手势识别方法和装置、电子设备及存储介质”、申请号为10201912990Q的新加坡专利申请的优先权，以上申请的全部内容通过引用并入本文。
[0003]本公开涉及计算机视觉技术，具体涉及一种手势识别方法和装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0004]近年来，随着人工智能技术的不断发展，人工智能技术在计算机视觉、语音识别等方面均取得了比较好的效果。通过使用人工智能技术，在一些相对特殊的场景，例如桌面游戏场景，中进行手势识别。
技术实现思路
[0005]本公开提供了一种手势识别方案。
[0006]根据本公开的第一方面，提供了一种手势识别方法。所述方法包括：对待处理图像进行检测，获得人手检测结果；响应于人手检测结果包括人手检测框，确定所述人手检测框中的人手姿态符合目标手势中的人手姿态；确定所述人手在所述待处理图像中的预先定义的区域内；确定所述人手做出目标手势。
[0007]结合本公开提供的任一实施方式，响应于人手检测结果包括所述人手检测框，确定所述人手检测框中的所述人手姿态符合所述目标手势中的人手姿态，包括：响应于人手检测结果包括人手检测框，裁剪出所述待处理图像中位于人手检测框中的图像；根据所述裁剪出的图像，确定所述裁剪出的图像中的人手姿态符合目标手势中的人手姿态。
[0008]结合本公开提供的任一实施方式，所述目标手势中的人手姿态为两手均为正面；确定所述人手检测框中的所述人手姿态符合所述目标手势中的人手姿态，包括：将所述人手检测框中的图像输入至人手分类神经网络，获得人手分类结果，所述人手分类结果包括人手为正面或者人手为其他姿态；在两个人手检测框的人手分类结果均为正面的情况下，确定所述人手检测框中的所述人手姿态符合所述目标手势中的人手姿态。
[0009]结合本公开提供的任一实施方式，所述人手分类神经网络采用人手图像样本训练得到，所述人手图像样本中包括人手为正面的图像样本，所述人手为正面的图像样本的标注信息为人手的手心。
[0010]结合本公开提供的任一实施方式，确定所述人手在所述待处理图像中的预先定义的区域内，包括：确定所述人手检测框的中心点在所述预先定义的区域内。
[0011]结合本公开提供的任一实施方式，所述待处理图像是对目标区域进行采集得到的图像，所述预先定义的区域包括所述待处理图像中、与所述目标区域中的两个子区域分别
对应的两个设定的子区域；确定所述人手检测框的所述中心点在所述预先定义的区域内，包括：确定两个人手检测框的中心点分别在所述两个设定的子区域中。
[0012]结合本公开提供的任一实施方式，所述待处理图像为在俯视视角下采集到的所述目标区域的图像。
[0013]根据本公开的第二方面，提供了一种手势识别装置。所述装置包括：获得单元，用于对待处理图像进行检测，获得人手检测结果；第一确定单元，用于响应于人手检测结果包括人手检测框，确定所述人手检测框中的人手姿态符合目标手势中的人手姿态；第二确定单元，用于确定所述人手在所述待处理图像中的预先定义的区域内；第三确定单元，用于确定所述人手做出目标手势。
[0014]结合本公开提供的任一实施方式，所述第一确定单元还用于：响应于人手检测结果包括所述人手检测框，裁剪出所述待处理图像中位于人手检测框中的图像；根据所述裁剪出的图像，确定所述裁剪出的图像中的人手姿态符合目标手势中的人手姿态。
[0015]结合本公开提供的任一实施方式，所述目标手势中的人手姿态为两手均为正面；所述第一确定单元还用于：将所述人手检测框中的图像输入至人手分类神经网络，获得人手分类结果，所述人手分类结果包括人手为正面或者人手为其他姿态；在两个人手检测框的人手分类结果均为正面的情况下，确定所述人手检测框中的所述人手姿态符合所述目标手势中的人手姿态。
[0016]结合本公开提供的任一实施方式，所述人手分类神经网络采用人手图像样本训练得到，所述人手图像样本中包括人手为正面的图像样本，所述人手为正面的图像样本的标注信息为人手的手心。
[0017]结合本公开提供的任一实施方式，所述第二确定单元还用于：确定所述人手检测框的中心点在所述预先定义的区域内。
[0018]结合本公开提供的任一实施方式，所述待处理图像是对目标区域进行采集得到的图像，所述预先定义的区域包括所述待处理图像中、与所述目标区域中的两个子区域分别对应的两个设定的子区域；所述第二确定单元还用于：确定两个人手检测框的中心点分别在所述两个设定的子区域中。
[0019]结合本公开提供的任一实施方式，所述待处理图像为在俯视视角下采集到的所述目标区域的图像。
[0020]根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备。所述电子设备包括处理器和存储有可在所述处理器上运行的计算机指令的存储器，其中，所述处理器用于在执行所述计算机指令时实现第一方面所述的手势识别方法。
[0021]根据本公开的第四方面，提供了一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时，促使所述处理器实现第一方面所述的手势识别方法。
[0022]本公开一个或多个实施例的手势识别方法和装置、电子设备及存储介质，通过对人手检测结果中人手检测框中的人手姿态进行检测，在确定人手姿态符合目标手势中的人手姿态的基础上，加上检测位置信息的约束，进行目标手势识别，可以利用单帧图像实现快速、高精度的目标手势识别。
附图说明
[0023]为了更清楚地说明本说明书一个或多个实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书一个或多个实施例中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0024]图1为本公开至少一个实施例提供的手势识别方法的流程图；
[0025]图2为本公开至少一个实施例提供的手势识别方法的应用场景的示意图；
[0026]图3A～3F为本公开至少一个实施例提供的人手分类结果的示意图；
[0027]图4为本公开至少一个实施例提供的手势识别方法的应用场景的示意图；
[0028]图5为本公开至少一个实施例提供的手势识别装置的结构示意图；
[0029]图6为本公开至少一个实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0030]为了使本
的人员更好地理解本说明书一个或多个实施例中的技术方案，下面将结合本说明书一个或多个实施例中的附图，对本说明书一个或多个实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书一个或多个实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本公开保护的范围。
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种手势识别方法，包括：对待处理图像进行检测，获得人手检测结果；响应于人手检测结果包括人手检测框，确定所述人手检测框中的人手姿态符合目标手势中的人手姿态；确定所述人手在所述待处理图像中的预先定义的区域内；确定所述人手做出目标手势。2.根据权利要求1所述的方法，其中，响应于人手检测结果包括所述人手检测框，确定所述人手检测框中的所述人手姿态符合所述目标手势中的人手姿态，包括：响应于人手检测结果包括所述人手检测框，裁剪出所述待处理图像中位于人手检测框中的图像；根据所述裁剪出的图像，确定所述裁剪出的图像中的人手姿态符合目标手势中的人手姿态。3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述目标手势中的人手姿态为两手均为正面；确定所述人手检测框中的所述人手姿态符合所述目标手势中的所述人手姿态，包括：将所述人手检测框中的图像输入至人手分类神经网络，获得人手分类结果，所述人手分类结果包括人手为正面或者人手为其他姿态；在两个人手检测框的人手分类结果均为正面的情况下，确定所述人手检测框中的所述人手姿态符合所述目标手势中的人手姿态。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述人手分类神经网络采用人手图像样本训练得到，所述人手图像样本中包括人手为正面的图像样本，所述人手为正面的图像样本的标注信息为人手的手心。5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其中，确定所述人手在所述待处理图像中的所述预先定义的区域内，包括：确定所述人手检测框的中心点在所述预先定义的区域内。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述待处理图像是对目标区域进行采集得到的图像，所述预先定义的区域包括所述待处理图像中、与所述目标区域中的两个子区域分别对应的两个设定的子区域；确定所述人手检测框的所述中心点在所述预先定义的区域内，包括：确定两个人手检测框的中心点分别在所述两个设定的子区域中。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述待处理图像为在俯视视角下采集到的所述目标区域的图像。8.一种手势识别装置，包括：获得单元，用于对待处理图像进行检测，获得人手检测结果；第一确定单元，用于响应于人手...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵海宇，陈凯歌，牛达明，
申请(专利权)人：商汤国际私人有限公司，
类型：发明
国别省市：
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