一种自定义静态手势识别判定方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种自定义静态手势识别判定方法及系统，涉及虚拟现实技术领域，本发明专利技术利用每根手指的手部关键点的坐标信息求出弯曲角度，基于角度信息的判定规则将每根手指用三种状态表示，分别代表闭合、伸直、弯曲，五根手指的角度状态特征共同构成手部特征向量。引入左右手特征，在构建手部特征向量时，将左右手特编码进去，允许两只手在同一时刻的组合动作表达更复杂的手势命令。通过构建包含手指状态和左右手特征的手部特征向量，更准确地识别预置手势，用户可以根据手势录入规则随时新建自己的手势命令，实现自定义手势录入、实时手势库更新及手势命令生成，本发明专利技术不仅能够提高手势识别的精度和可靠性，还能够丰富手势表达的方式和灵活性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及虚拟现实，具体涉及一种自定义静态手势识别判定方法及系统。

技术介绍

1、手势识别与传统的触控和按键操作相比，操作简单，实时性好，可用于远程操作。早期，手势在相当长一段时期内都通过数据手套等外部设备获取。用户穿戴特定且复杂的手套装备后，通过手套上的传感器、陀螺仪等设备获取手掌和各个手指的运动信息、轨迹信息以及各种相关信息。利用数据手套等设备采集手势数据具有稳定性好，采集的数据精度较高等特点，其缺点就是穿戴手套的过程复杂，价格高昂，只能在特定的场合使用且需要一定的使用经验，不利于自然的交互。随着计算机技术与硬件的不断发展，基于计算机视觉的方法采集手势信息逐渐占据了主流，该方法比较友好，具有成本低，简洁高效的特点，应用前景较好。

2、基于视觉的手势识别由4个关键步骤组成：手势的检测、手势分割、特征的提取和手势的分类与识别。手的检测就是从视觉传感器获得的视频序列中检测是否有手的存在，并且定位手在图像中的像素点集合的位置。手的分割是将上一步手势检测定位到的像素点坐标的集合分离出来，有效地减少像素点的计算，便于后续操作。手势分类是对提取的手势本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种自定义静态手势识别判定方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的一种自定义静态手势识别判定方法，其特征在于，所述实时捕捉并接收手势信息，对手势信息进行处理以及检测识别，获得手部地标模型，具体采用如下方式：

3.如权利要求1所述的一种自定义静态手势识别判定方法，其特征在于，所述计算每一手指的弯曲角度，具体计算方式为：

4.如权利要求1所述的一种自定义静态手势识别判定方法，其特征在于，所述根据计算出的手指的弯曲角度，设定一定的阈值来判断手指的状态，每个手指的状态包括闭合、伸直和弯曲三种，构建手指状态编码，具体为：</p>

5.如权...

【技术特征摘要】

1.一种自定义静态手势识别判定方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的一种自定义静态手势识别判定方法，其特征在于，所述实时捕捉并接收手势信息，对手势信息进行处理以及检测识别，获得手部地标模型，具体采用如下方式：

3.如权利要求1所述的一种自定义静态手势识别判定方法，其特征在于，所述计算每一手指的弯曲角度，具体计算方式为：

4.如权利要求1所述的一种自定义静态手势识别判定方法，其特征在于，所述根据计算出的手指的弯曲角度，设定一定的阈值来判断手指的状态，每个手指的状态包括闭合、伸直和弯曲三种，构建手指状态编码，具体为：

5.如权利要求1所述的一种自定义静态手势识别判定方法，其特征在于，所述识别并建立左右手特征编码，具体为：

6.如权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：李海，刘一格，侯舒娟，张钦，宋政育，武毅，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：