手势识别方法、电子设备、存储介质及程序产品.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114220166A(43)申请公布日2022.03.22(21)申请号202111463288.2G06T7/00(2017.01)(22)申请日2021.12.02G06T7/194(2017.01)(71)申请人每刻深思智能科技(北京)有限责任公司地址100083北京市海淀区中关村东路1号院6号楼2层KJ202-039号(72)发明人邹天琦王威(74)专利代理机构北京路浩知识产权代理有限公司11002代理人乔慧(51)Int.Cl.G06V40/20(2022.01)G06V10/44(2022.01)G06V10/30(2022.01)G06V10/25(2022.01)权利要求书2页说明书11页附图9页(54)发明名称手势识别方法、电子设备、存储介质及程序产品(57)摘要本发明提供一种手势识别方法、电子设备、存储介质及程序产品，手势识别方法包括：确定目标静脉图像；获取手势识别结果，将所述目标静脉图像输入手势识别模型，得到所述手势识别结果；其中，所述确定目标静脉图像进一步包括：从原始静脉图像中获取确定目标区域；选取所述原始静脉图像的目标区域作为所述目标静脉图像。本发明用以解决现有方案中采用传统摄像头在拍摄人体手部图像时会受到光线的限制，给手势识别的准确性带来影响的缺陷。CN114220166ACN114220166A权利要求书1/2页1.一种手势识别方法，其特征在于，包括：确定目标静脉图像；获取手势识别结果，将所述目标静脉图像输入手势识别模型，得到所述手势识别结果；其中，所述确定目标静脉图像进一步包括：从原始静脉图像中获取确定目标区域；选取所述原始静脉图像的目标区域作为所述目标静脉图像。2.根据权利要求1所述的手势识别方法，其特征在于，所述从原始静脉图像中获取确定目标区域，包括通过预设关键点检测方法从原始静脉图像中获取多个初始关键点；从所述多个初始关键点选取多个目标关键点；确定所述多个目标关键点所围成的识别区域为所述目标区域，其中所述目标区域用于表示手背所在的区域。3.根据权利要求2所述的手势识别方法，其特征在于，所述通过预设关键点检测方法从原始静脉图像中获取多个初始关键点之前，还包括：将所述原始静脉图像进行灰度化处理。4.根据权利要求3所述的手势识别方法，其特征在于，所述将所述原始静脉图像转换成灰度图像包括；将所述原始静脉图像转换成预设尺寸的中间图像；对所述中间图像进行灰度归一化处理；所述灰度归一化处理通过如下公式表示：iin为中间图像的灰度值，Iout为灰度归一化后处理图像的灰度值；Imin为中间图像的灰度最小值，Imax为中间图像的灰度最大值。5.根据权利要求3所述的手势识别方法，其特征在于，所述将所述原始静脉图像进行灰度化处理的步骤之后，所述通过预设关键点检测方法从原始静脉图像中获取多个初始关键点的步骤之前，还包括：滤除所述原始静脉图像中的背景图像；所述滤除所述原始静脉图像中的背景图像可通过如下公式实现：F(i,j)为原始静脉图像在点(i，j)处的灰度值，I(i,j)去除背景图像后在点(i，j)处的灰度值，TH为设定灰度阈值。6.根据权利要求1所述的手势识别方法，其特征在于，所述选取所述原始静脉图像的目标区域作为所述目标静脉图像的步骤之后还包括：对所述目标静脉图像进行图像增强。7.根据权利要求5所述的手势识别方法，其特征在于，所述滤除所述原始静脉图像中的背景图像的步骤之前，包括：对所述原始静脉图像进行滤波处理。2CN114220166A权利要求书2/2页8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述手势识别方法的步骤。9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述手势识别方法的步骤。10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述手势识别方法的步骤。3CN114220166A说明书1/11页手势识别方法、电子设备、存储介质及程序产品技术领域[0001]本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种手势识别方法、电子设备、存储介质及程序产品。背景技术[0002]手势识别是机器通过算法来识别人类手势的过程，通过机器识别人类手势，就可以实现人机交互，因此手势识别是人机交互的重要环节。手势识别在现实中应用普遍，例如，通过张开手掌使图像放大，通过收缩手掌使图像变小；通过右移手掌播放下一首音乐，通过左移手掌播放上一首音乐等。[0003]现有手势识别中通过传统摄像头采集人体手部图像，利用识别算法标定图像