一种手势识别方法、装置及智能猫眼.pdf
Ja****23
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一种手势识别方法、装置及智能猫眼.pdf
本发明实施例涉及智能家居技术领域,公开了一种手势识别方法、装置及智能猫眼。手势识别方法,应用于终端,包括:当确定所述智能猫眼被触发后,开启摄像头,通过所述摄像头拍摄获得门外的图像;识别所述图像中包含的人的手势信息;判断所述人的手势信息所指示的手势是否为开门手势;若确定不是开门手势,将所述人的手势信息转换成对应的文字信息或语音信息并保存;若确定是开门手势,向门锁发出开门命令,由所述门锁根据所述开门命令执行开门动作。本发明中,使得能够通过手势在智能猫眼留言,以及实现门锁的手势控制。
一种手势识别方法及装置.pdf
本发明实施例提供一种手势识别方法及装置,手势识别方法,包括如下步骤:获取一帧图像,计算所述图像中所述人手的重心点;计算本次所述重心点与上一次保存的重心点之间的距离,判断所述距离是否大于预设距离阈值,当判断结果为是,则获取所述重心点并保存;判断连续成功获取所述重心点的次数是否超过预设次数阈值,当判断结果为是,则根据连续成功获取的多个所述重心点的坐标判断所述人手的运动方向,相应地,本发明实施例还提供了一种手势识别的装置,根据本发明实施例提供的技术方案,可以快速判断人手的运动方向,抗干扰性强,识别精度高,在人手
一种智能轮椅静态手势识别方法.pdf
一种智能轮椅静态手势识别方法,1)通过Kinect采集场景深度信息;2)根据深度信息分割出场景深度信息中的手势;3)利用归一化中心矩提取手势的特征向量;4)步骤3)中提取的手势特征向量通过DAGSVM分类器进行手势识别。本发明在生成DAGSVM分类器的过程中,通过计算每个SVM分类器的类间距离和类的标准差,SVM分类器按照类间距离由大到小的顺序排列,选取具有最大类间距离的SVM分类器作为DAGSVM分类器的根节点分类器。同理,其余节点处SVM分类器均选择可选分类器中具有最大类间距离者。能够有效地减少误差累
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,所述方法包括如下步骤:S1、获取待识别手势,并获取轮廓上的所有轮廓点及每个轮廓点的坐标;S2、确定当前所有轮廓点所在的轮廓的层数为1,计算当前所有轮廓点对应于当前层的特征参数;S3、将当前层加1作为当前层,计算当前所有轮廓点对应于当前层的特征参数,然后计算差异,并判断比值是否小于差异阈值,如果是,则确定当前层减1得到的层数为轮廓的层数,并执行步骤S5,如果否,则执行步骤S4;S4、返回步骤S3;S5、利用每个轮廓点的特征参数,将待识别手势输入预设BP神经网络,得到输出手势类别
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