[发明专利]利用手指特征进行层级分类的手势识别方法

摘要

利用手指特征进行层级分类的手势识别方法，涉及人工智能技术领域，通过构建一种嵌入深度稀疏自编码器的层级决策分类器，利用不同手势伸出手指的数量、方向、位置和形状等信息对手势进行逐级分组和分类识别，其主要包括手势图像预处理、手指区域分割、手指特征提取和手势分类识别四个步骤。本发明有益效果：本发明解决了现有手势识别的精度低以及针对光照、方向和尺度改变的鲁棒性差的问题，具有很好的鲁棒性，在识别率和稳定性方面具有显著优越性。

主权项

1.利用手指特征进行层级分类的手势识别方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、手势图像预处理：对采集得到的包含手势的图像进行预处理以从中分割出手势区域，并对手势进行方向校正；步骤二、手指区域分割：根据人手轮廓的生理特点，获取分割所需的候选切割线；然后依据候选切割线分割出手指形状的凸性以及候选切割线的两个端点之间所包含间隔轮廓点数量，确定手势中每一根手指的最佳切割线；最后，利用手指的最佳切割线逐一分割出每个手指区域；步骤三、手指特征提取：首先，将手指细化成逼近手指中心线的单像素线条，再由手指中心线的像素坐标计算手指的方向特征；然后，根据分割出的每个手指所有像素点在手势圆周面内的方位分布情况来确定手指的位置特征；最后，利用分割出手指尺度不变Hu矩特征构建手指的形状特征；步骤四、手势分类识别：构建一种嵌入深度稀疏自编码器的层级决策分类器对手势进行逐级分类识别，先利用手指的数量对手势图像进行分组，再利用手指的方向、位置和形状特征在每一组内进行手势类别的细分和识别。