[发明专利]电子设备及其手势识别方法

权利要求书

1.一种手势识别方法，应用于电子设备，其特征在于，所述手势识别方法包括以下步骤：

获取包含手部且具有深度信息的影像；

过滤所述影像中所包含的静态物件；

利用深度学习算法建立所述手部的特征值；

根据所述手部的特征值获取所述手部在所述影像中的坐标；

依据所述坐标建立包含所述手部的第一区块，其中在所述第一区块中，所述手部的面积的占比大于一预设比值；

获取所述第一区块中每一像素点的深度信息并统计每一深度信息的像素点个数；

过滤所述第一区块中深度信息小于预设深度值的像素点；

提取两组包含像素点个数最多的深度信息并从中选择深度值较低的一组深度信息作为所述手部的深度信息；

利用所述手部的深度信息建立第二区块；及

获取所述手部在所述第二区块的移动轨迹并根据所述移动轨迹来识别所述手部的手势。

2.如权利要求1所述的手势识别方法，其特征在于，所述获取包含手部且具有深度信息的影像的步骤包括：

获取包含所述手部的RGB影像及所述RGB影像中每一物件的深度信息。

3.如权利要求2所述的手势识别方法，其特征在于，所述过滤所述影像中所包含的静态物件的步骤包括：

利用高斯混合模型过滤所述RGB影像中所包含的静态物件。

4.如权利要求1所述的手势识别方法，其特征在于，所述获取所述第一区块中每一像素点的深度信息并统计每一深度信息的像素点个数的步骤包括：

根据所述第一区块中每一像素点的坐标提取每一像素点的深度信息；及

利用直方图统计每一深度信息的像素点个数。

5.如权利要求1所述的手势识别方法，其特征在于，所述利用所述手部的深度信息建立第二区块的步骤包括：

根据所述手部的深度信息建立深度信息区间；

过滤所述第一区块中不在所述深度信息区间内的物件，以建立包含所述手部的区块平面；

根据所述区块平面及所述手部的深度信息建立所述第二区块。

6.一种电子设备，包括：

处理器，适于实现各指令；及

存储器，适于存储多条指令，其特征在于，所述指令适于由所述处理器加载并执行：

获取包含手部且具有深度信息的影像；

过滤所述影像中所包含的静态物件；

利用深度学习算法建立所述手部的特征值，根据所述手部的特征值获取所述手部在所述影像中的坐标，及依据所述坐标建立包含所述手部的第一区块，其中，在所述第一区块中，所述手部的面积的占比大于一预设比值；

获取所述第一区块中每一像素点的深度信息并统计每一深度信息的像素点个数；

过滤所述第一区块中深度信息小于预设深度值的像素点；

提取两组包含像素点个数最多的深度信息并从中选择深度值较低的一组深度信息作为所述手部的深度信息；

利用所述手部的深度信息建立第二区块；及

获取所述手部在所述第二区块的移动轨迹并根据所述移动轨迹来识别所述手部的手势。

7.如权利要求6所述的电子设备，其特征在于，所述获取包含一手部且具有深度信息的影像，包括：

获取包含所述手部的RGB影像及所述RGB影像中每一物件的深度信息。

8.如权利要求7所述的电子设备，其特征在于，所述过滤所述影像中所包含的静态物件，包括：

利用高斯混合模型来过滤所述RGB影像中所包含的静态物件。

9.如权利要求6所述的电子设备，其特征在于，所述获取所述第一区块中每一像素点的深度信息并统计每一深度信息的像素点个数，包括：

根据所述第一区块中每一像素点的坐标提取每一像素点的深度信息，并利用直方图统计每一深度信息的像素点个数。

10.如权利要求6所述的电子设备，其特征在于，所述利用所述手部的深度信息建立第二区块，包括：

根据所述手部的深度信息建立深度信息区间，并过滤所述第一区块中不在所述深度信息区间内的物件，以建立包含所述手部的区块平面，及根据所述区块平面及所述手部的深度信息建立所述第二区块。