一种基于大数据的互联网身份识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于大数据的互联网身份识别方法，所述该方法应用于一种基于大数据的互联网身份识别系统中，所述该系统包括手势识别模块、远程交互模块、触摸交互模块、播放模块、控制信息流，所述手势识别模块用于对采集到的手势进行识别，所述远程交互模块用于远程控制系统播放与暂停，所述触摸屏交互模块用于配置用户本地播放参数和系统参数，所述播放模块用于接收控制信息并根据控制信息播放媒体文件，所述控制信息流用于储存各个控制信息并组建信息流，所述手势识别模块与控制信息流顺序连接，所述远程交互模块、触摸屏交互模块与控制信息流顺序连接，所述播放模块与信息控制流电连接，本发明专利技术，具有深度采集和交互场景丰富的特点。富的特点。富的特点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的互联网身份识别方法


[0001]本专利技术涉及传感器交互
，具体为一种基于大数据的互联网身份识别方法。

技术介绍

[0002]随着计算机技术的飞速发展，人机交互逐渐朝着自然化发展，即用户用最基础、最常见的交流方式如表情、手势动作、语言等与计算机进行交互。其中对人体手势动作的研究目前正在空前发展，早期的计算机视觉系统都是基于彩色RGB图像作为识别源，但是彩色RGB图对光照条件要求苛刻，处理效率低且效果不佳，而深度图可以在二维图像的基础上实现深度信息，可以应用于广告媒体中作为交互与身份识别，而传统的广告媒体信息只能完成简单的传播信息的功能，无法实现手势交互，并且无法满足更多的场景，因此，设计深度采集和交互场景丰富的一种基于大数据的互联网身份识别方法是很有必要的。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的互联网身份识别方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于大数据的互联网身份识别方法，所述该方法应用于一种基于大数据的互联网身份识别系统中，所述该系统包括手势识别模块、远程交互模块、触摸交互模块、播放模块、控制信息流，所述手势识别模块用于对采集到的手势进行识别，所述远程交互模块用于远程控制系统播放与暂停，所述触摸屏交互模块用于配置用户本地播放参数和系统参数，所述播放模块用于接收控制信息并根据控制信息播放媒体文件，所述控制信息流用于储存各个控制信息并组建信息流，所述手势识别模块与控制信息流顺序连接，所述远程交互模块、触摸屏交互模块与控制信息流顺序连接，所述播放模块与信息控制流电连接。
[0005]根据上述技术方案，所述手势识别模块包括深度图像采集模块、深度图像处理模块、手势识别子模块，所述深度图像模块还包括ToF相机采集模块、上位机单元，所述深度图像采集模块用于通过ToF相机采集模块进行图像采集，并通过上位机单元进行数据通信传输，所述深度图像处理模块还包括图像滤波模块、手势分割模块，所述深度图像处理模块用于根据图像滤波模块对图像进行初步处理后，经手势分割模块进一步对采集到的图像进行深度处理，所述手势识别子模块还包括特征提取模块、手势分类模块，所述手势识别子模块用于先通过特征提取模块对处理后的图像进行特征提取，所述手势分类模块用于根据图像的特征信息进行手势分类，并将手势信息转换为控制信息，存入控制信息流中，所述深度图像采集模块与深度图像处理模块、手势识别子模块顺次连接。
[0006]根据上述技术方案，所述远程交互模块包括客户端模块与服务器模块，所述客户端模块用于提供操作平台，所述服务器模块用于完成数据传输指令下发、控制信息识别与上传，所述播放模块包括接收控制模块、媒体播放模块，所述接收控制模块用于对控制指令
进行接收，所述媒体播放模块用于进行媒体播放，所述客户端模块与服务器模块电连接，所述接收控制模块与媒体播放模块电连接。
[0007]根据上述技术方案，所述手势识别模块的运行方法包括以下步骤：
[0008]步骤S1：ToF相机采集模块对用户进行采集，并获取用户深度图像；
[0009]步骤S2：对深度图像进行图像处理；
[0010]步骤S3：对处理后的图像进行手势区域分割，并进行特征提取；
[0011]步骤S4：根据提取出的手势特征进行手势分类。
[0012]根据上述技术方案，所述手势区域分割与特征提取的方法包括以下步骤：
[0013]步骤A：根据采集到的深度图像建立深度直方图；
[0014]步骤B：确定分割阈值区间，并筛选出距离ToF传感器最近像素点的集合作为手势区域；
[0015]步骤C：对筛选出的手势像素点集合进行中值滤波；
[0016]步骤D：进行手势特征提取与识别。
[0017]根据上述技术方案，所述步骤D中，手势特征提取与识别的方法进一步包括以下步骤：
[0018]步骤D1：将手势像素点集合放入正方形结构中间，并以正方形结构的对角线交点作为手掌中心点；
[0019]步骤D2：计算手掌图像的中心距离特征；
[0020]步骤D3：设定中心距离特征对应的手势，并存入服务器模块中。
[0021]根据上述技术方案，所述步骤D2中，手掌图像的中心距离特征的计算方法为：
[0022]在正方形结构中，以手掌中心点为坐标原点，坐标为O(X
O
,Y
O
)，点集合P＝{(X
i
,Y
j
)|i，j＝1,2，
……
，N}为手掌图像中所有点，点集合P至中心点O(X
O
,Y
O
)的距离D的计算公式为：
[0023][0024]其中，不同手势的手掌图像计算出的中心距离特征值差异明显，可以更好区分出手势特征。
[0025]根据上述技术方案，所述步骤D2中，对手掌图像的中心距离特征计算过程还包括对有效计算区域的筛选方法，具体步骤为：
[0026]选定手掌图像中手腕部分，并设置手腕坐标为O1(X1,Y1)，连接手心O与手腕O1，并将连线的垂直平分线的4/5长度处作为参考线，做手指区域去除手腕部分的外界矩形。
[0027]根据上述技术方案，所述远程交互模块与触摸交互模块进行联动，联动方法为：
[0028]用户的手势信息传输至控制信息流后，同时会携带信息，由远程交互模块调取并放入服务器模块中，同时在客户端中显示，并通过触摸交互模块进行控制。
[0029]与现有技术相比，本专利技术所达到的有益效果是：本专利技术，通过设置有深度图像处理模块，对深度图像的像素点集合按距离进行拆分，反馈到图像中的横轴，越往左边像素点距离传感器越近，这一部分需要进一步处理，而阈值区间之外的像素点集合不作为手势识别，根据分割阈值区间进行选择；通过设置有手势分类模块，采用中心距离特征的方式将每一
个像素点都进行一次计算，扩大其中的差异，特征更明显。
附图说明
[0030]附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例一起用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。在附图中：
[0031]图1是本专利技术的系统模块组成示意图。
具体实施方式
[0032]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术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专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0033]请参阅图1，本专利技术提供技术方案：一种基于大数据的互联网身份识别方法，该方法应用于一种基于大数据的互联网身份识别系统中，该系统包括手势识别模块、远程交互模块、触摸交互模块、播放模块、控制信息流，手势识别模块用于对采集到的手势进行识别，远程交互模块用于远程控制系统播放与暂停，触摸屏交互模块用于配置本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的互联网身份识别方法，所述该方法应用于一种基于大数据的互联网身份识别系统中，所述该系统包括手势识别模块、远程交互模块、触摸交互模块、播放模块、控制信息流，其特征在于：所述手势识别模块用于对采集到的手势进行识别，所述远程交互模块用于远程控制系统播放与暂停，所述触摸屏交互模块用于配置用户本地播放参数和系统参数，所述播放模块用于接收控制信息并根据控制信息播放媒体文件，所述控制信息流用于储存各个控制信息并组建信息流，所述手势识别模块与控制信息流顺序连接，所述远程交互模块、触摸屏交互模块与控制信息流顺序连接，所述播放模块与信息控制流电连接。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的互联网身份识别方法，其特征在于：所述手势识别模块包括深度图像采集模块、深度图像处理模块、手势识别子模块，所述深度图像模块还包括ToF相机采集模块、上位机单元，所述深度图像采集模块用于通过ToF相机采集模块进行图像采集，并通过上位机单元进行数据通信传输，所述深度图像处理模块还包括图像滤波模块、手势分割模块，所述深度图像处理模块用于根据图像滤波模块对图像进行初步处理后，经手势分割模块进一步对采集到的图像进行深度处理，所述手势识别子模块还包括特征提取模块、手势分类模块，所述手势识别子模块用于先通过特征提取模块对处理后的图像进行特征提取，所述手势分类模块用于根据图像的特征信息进行手势分类，并将手势信息转换为控制信息，存入控制信息流中，所述深度图像采集模块与深度图像处理模块、手势识别子模块顺次连接。3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的互联网身份识别方法，其特征在于：所述远程交互模块包括客户端模块与服务器模块，所述客户端模块用于提供操作平台，所述服务器模块用于完成数据传输指令下发、控制信息识别与上传，所述播放模块包括接收控制模块、媒体播放模块，所述接收控制模块用于对控制指令进行接收，所述媒体播放模块用于进行媒体播放，所述客户端模块与服务器模块电连接，所述接收控制模块与媒体播放模块电连接。4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的互联网身份识别方法，其特征在于：所述手势识别模块的运行方法包括以下步骤：步骤S1：ToF相机采集模块对用户进行采集，并获取用户深度图像；步骤S2：对深度图像进行图像处理；步骤S3：对处理后的...

【专利技术属性】
技术研发人员：王进科，
申请(专利权)人：王进科，
类型：发明
国别省市：