【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能领域的模式识别，尤其涉及一种基于手语手套的手语识别方 法及系统。
技术介绍
目前的手势识别分为两种，一种是基于传感器数据的手势识别方法，一种是基于 图像识别的手势识别方法。基于物理手套传感器数据的手势识别是从传感器直接获得手指运动特征数据，通 过一定的算法将其翻译成人可直接识别的文字或声音；基于图像识别的手势识别方法是通 过图像录入设备把手行输入到计算机当中，借助图像处理技术进行手势识别的方法。国内外科学家对手势识别进行了大量基于图像识别的研究。但对于基于图像识别 的手势识别方法，依赖于摄像机成像、环境、光线等因素，由于人手在运动过程中，必然会使 手指遮掩而使摄像机拍摄不到要分析的手指图像。对基于传感器数据手套的手势识别技术近年来国内也有研究，主要是通过单一的 传感器所获取的手指运动特征值进行匹配，如加速度值或者角度值。即基于单一源的数据 采集和数据识别。其需要依靠服务器端大数据量的模式匹配，在客户端无法直接完成识别。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题在于针对现有技术中手语识别正确率低，识别速度不高 的缺陷，提供一种基于多个数据源的数据...
【技术保护点】
一种基于手语手套的手语识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取手语识别手套的手指弯曲部分的弯曲传感器感知的手指弯曲数据；获取手语识别手套的手腕部分的旋转传感器感知的手掌旋转角度数据；采集手语识别手套的图像，其中手套十只指尖的颜色各不相同，十只手指的颜色各不相同；手心和手背具有不同的颜色，左右两只手套手腕部分也具有不同的颜色；对采集的图像进行颜色识别，根据颜色识别提取指尖的特征值、手指部分的特征值、手心和手背的特征值以及手腕部分的特征值；对手指弯曲数据和手掌旋转角度数据进行预处理，并将预处理后的数据和所有的特征值组成匹配序列，将该匹配序列与存储在手语数字化标准库中的数据进行匹...
【技术特征摘要】
1.一种基于手语手套的手语识别方法，其特征在于，包括以下步骤获取手语识别手套的手指弯曲部分的弯曲传感器感知的手指弯曲数据；获取手语识别手套的手腕部分的旋转传感器感知的手掌旋转角度数据；采集手语识别手套的图像，其中手套十只指尖的颜色各不相同，十只手指的颜色各不相同；手心和手背具有不同的颜色，左右两只手套手腕部分也具有不同的颜色；对采集的图像进行颜色识别，根据颜色识别提取指尖的特征值、手指部分的特征值、手心和手背的特征值以及手腕部分的特征值；对手指弯曲数据和手掌旋转角度数据进行预处理，并将预处理后的数据和所有的特征值组成匹配序列，将该匹配序列与存储在手语数字化标准库中的数据进行匹配；将匹配的结果转化为可识别的输出信号并发送给输出终端。2.根据权利要求1所述的手语识别方法，其特征在于，该方法还包括步骤获取手语识别手套上设置的磁力传感器感知的指尖运动数据并进行预处理，所述手语手套的指尖上设有磁铁；所述匹配序列中还包括预处理后的指尖运动数据。3.根据权利要求1所述的手语识别方法，其特征在于，指尖的特征值为对应不同颜色指尖的点坐标；手指部分的特征值为对应不同颜色指尖的线坐标；手心和手背的特征值为对应不同颜色的手心和手背的中心坐标；手腕部分的特征值为对应不同颜色手腕部分的中心坐标。4.根据权利要求1所述的手语识别方法，其特征在于，所述输出信号为文字、图片或者语音。5.一种基于手语手套的手语识别系统，其特征在于，包括指尖运动数据获取模块，用于获取手语识别手套上设置的指尖传感器感知的指尖运动数据；手指弯曲数据获取模块，用于获取手语识别手套的手指弯曲部分的弯曲传感器感知的手指弯曲数据；手掌旋转角度数据获取模块，用于获取手语识别手套的手腕部分的旋转传感器感知的手掌旋转角度数据；预处理模块，用于对手指弯曲数据和手掌旋转角度数据进行预处理；图像采集模块，用于采集手语识别手套的图像，其中手套十只指尖的颜色各不相同，十只手指的颜色各不相同；手心和手背具有不同的颜色，...
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