一种基于域控制器的座舱手势识别装置和手势识别方法.pdf
是你****优呀
在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便
相关资料
一种基于域控制器的座舱手势识别装置和手势识别方法.pdf
本发明公开了一种基于域控制器的座舱手势识别装置和手势识别方法,包括中央计算机、多个深度摄像头、座舱中各执行元件以及用于连接各摄像头和中控计算机的传输网络、用以连接中央计算机和执行元件之间的传输网络,手势识别方法包括通过主驾驶手势识别摄像头、副驾驶手势识别摄像头、后排乘客手势识别摄像头实时接收不同行车人员的影像传输至中央计算机;基于深度学习算法,当识别到手部出现时获取手掌及每个手指节点的坐标信息形成手势数据;通过计算并比较关键手指节点连线的向量角大小,得到手势信息;匹配不同手势信息得到不同的命令信号,传输到
手势识别方法和装置.pdf
本申请适用于终端技术领域,提供了一种手势识别方法和装置,有利于降低手势识别的复杂度。通过第一天线向手势识别区域发送第一雷达电磁信号;通过第二天线接收该第一雷达电磁信号经该手势识别区域中的手势反射后得到的第一回波信号;通过第三天线接收该第一雷达电磁信号经该手势识别区域中的该手势反射后得到的第二回波信号;根据该第一回波信号,确定该第二天线的第一目标时刻;根据该第二回波信号,确定该第三天线的第二目标时刻;根据该第一目标时刻和该第二目标时刻,确定该手势。
手势识别方法及装置.pdf
本发明公开了一种手势识别方法,捕捉常见的人体基本动作并存储为样本动作;根据所述样本动作得到最终的训练动作;对训练动作进行图形渲染生成初步的深度图及相应部位标识图;根据所生成的深度图合成与实时采集的深度图相似的样本;利用合成样本计算对应深度特征向量,训练得到随机森林模型;通过基于平滑度约束的区域生长提取精确深度人像轮廓;基于随机森林模型计算深度人像轮廓的每个像素的深度特征向量,通过随机森林模型确定每个像素的部位标识概率;基于每个像素对应的人体部位及其概率,滤除识别噪点,聚合生成骨架节点;记录骨架节点的时序序
一种手势识别装置、电子设备以及手势识别方法.pdf
本发明实施例公开了一种手势识别装置、电子设备以及手势识别方法。所述手势识别装置,包括:第一摄像头、第二摄像头和处理单元;其中,所述第一摄像头内设置有红外滤光片,所述第二摄像头未设置有红外滤光片;所述处理单元用于根据所述第一摄像头和/或所述第二摄像头摄取的图像确定操作者手势。本发明实施例不仅可以在明亮环境下采用第一摄像头摄取的图像确定操作者手势,还可以在昏暗环境下采用所述第二摄像头摄取的图像确定操作者手势,或者根据所述第一摄像头和所述第二摄像头摄取的图像共同确定操作者手势,进而提高了手势识别的准确率。
一种手势识别方法及装置.pdf
本发明公开了一种手势识别方法,包括:获取待识别手势的形状,并由手势形状的边缘提取一个封闭的轮廓,获取该轮廓上的所有轮廓点及每个轮廓点的坐标;确定轮廓的层数,并基于每个轮廓点的坐标计算每个轮廓点对应于每层的面积参数、弧长参数及重心参数,作为该轮廓点的特征参数;利用每个轮廓点的特征参数,将所述待识别手势与预设模版库中的模板进行匹配,得到最佳匹配模板,并确定最佳匹配模板为待识别手势。本发明同时对全局特征、局部特征及全局特征与局部特征之间的关系进行描述,多尺度、全方位地进行分析表述,实现了对待识别手势形状的全局特