[发明专利]一种手势轨迹的识别方法和装置

权利要求书

1.一种手势轨迹的识别方法，其特征在于，包括：

通过目标关键点检测模型检测视频中的手势关键点的坐标，得到第一长度的坐标序列，其中，所述第一长度的坐标序列用于指示所述视频中所展示的手部的手势轨迹，所述目标关键点检测模型是使用关键点检测样本对初始关键点检测模型进行训练得到的，所述关键点检测样本是标注了所述手势关键点对应坐标的样本图像；

将所述第一长度的坐标序列与第二长度的模板坐标序列进行匹配，其中，所述第二长度的模板坐标序列用于指示目标手势轨迹；

在所述第一长度的坐标序列与第二长度的模板坐标序列匹配成功的情况下，确定在所述视频中识别出所述目标手势轨迹。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述目标关键点检测模型检测视频中的手势关键点的坐标，得到所述第一长度的坐标序列包括：

检测所述视频上的手势区域，其中，所述手势区域是所述视频中所展示的手部所在的区域；

通过所述目标关键点检测模型检测所述手势区域中的手势关键点的坐标，得到所述第一长度的坐标序列。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述手势关键点包括多个关键点，其中，通过所述目标关键点检测模型检测视频中的手势关键点的坐标，得到所述第一长度的坐标序列包括：

将所述视频中的多个关键帧输入所述目标关键点检测模型；

获取所述目标关键点检测模型输出的所述多个关键帧中每个关键帧对应的关键点坐标集合，得到具有对应关系的多个关键帧和多个关键点坐标集合，其中，每个关键点坐标集合中包括所述多个关键点在所述每个关键帧上的坐标值，所述多个关键点中每个关键点对应的关键点坐标在所述每个关键点坐标集合中的位置与所述每个关键点在所述视频中所包括的手部上的位置对应；

将所述多个关键点坐标集合按照所述多个关键帧的时间顺序排列得到的关键点坐标集合序列确定为所述第一长度的坐标序列。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在将所述视频中的多个关键帧输入所述目标关键点检测模型之前，所述方法还包括：

将所述关键点检测样本输入所述初始关键点检测模型，得到所述初始关键点检测模型输出的检测结果；

根据所述检测结果与所述关键点检测样本所标注的多个手势关键点对应坐标确定目标损失函数的值，其中，所述目标损失函数是所述初始关键点检测模型所对应的损失函数；

根据所述目标损失函数的值与目标值之间的关系对所述初始关键点检测模型的模型参数进行调整，直至所述目标损失函数的值与所述目标值之间的关系满足目标条件，得到所述目标关键点检测模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述第一长度的坐标序列与第二长度的模板坐标序列进行匹配包括：

获取所述第二长度的模板坐标序列；

确定所述第一长度的坐标序列和所述第二长度的模板坐标序列之间的目标相似度；

在所述目标相似度高于相似度阈值的情况下，确定所述第一长度的坐标序列与第二长度的模板坐标序列匹配成功。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述第一长度与所述第二长度不同的情况下，确定所述第一长度的坐标序列和所述第二长度的模板坐标序列之间的目标相似度包括：

使用所述第二长度的模板坐标序列Q＝q₁,q₂,…,q_i,…,q_n和所述第一长度的坐标序列C＝c₁,c₂,…,c_j,…,c_m建立n×m的目标矩阵网格，其中，所述目标矩阵网格的(i,j)处的元素为q_i和c_j之间的距离；

从所述目标矩阵网格中查找最佳路径，其中，所述最佳路径对应的规整代价最小且所述最佳路径满足所述目标矩阵网格对应的约束条件；

从所述最佳路径中获取所述目标相似度。