本发明公开了一种基于深度图像的手势识别方法,训练数据集
和测试数据集中的深度图像通过深度传感器采集得到,首先计算图像
中人体区域的最小深度值,再利用深度阈值,结合人手是离传感器最
近物体的预设条件,分割出深度图像中的手势;然后获取手势在三个
正交平面上的投影图,分别称为正视投影图、侧视投影图和顶视投影
图;接着提取三个投影图的轮廓片段包特征,并级联成原始深度手势
的特征向量;最后训练分类器,对从待识别深度图像中获取的手势特
征向量进行分类,得到待识别手势的识别结果。本发明还提供了相应
的手势识别系统。本发明方法手势识别简单易行,推广能力强,识别
准确率高,能有效克服杂乱背景、光照、噪声及自遮挡等不利因素的
影响。
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