人工智能项目推介——59、基于异构数据融合的传感器协同手势识别方法及系统

专利申请号:  

CN201210397255.7

专利类型:

发明

IPC 分类号:   

G06K9/00 G06K9/62

应用领域:  

用于人机交互。

现有技术缺点:  

基于视觉的手势识别跟踪过程中经常会出现手部目标丢失的情况，对于翻转动作也不敏感；基于传感器的手势识别精度和效率不高， 经常会出现错判和漏判现象。

技术优势:

1、识别的准确率高，发扬了基于视觉的手势识别方法对平移敏感， 以及加速度传感器和角速度传感器对翻转动作敏感的优点，减少了手势错判和漏判的现象，提高了识别的准确率。

2、鲁棒性强，提取的特征向量不受用户动作幅度和空间跨度的影响， 辅助以训练好的隐马尔可夫模型，最大程度上保证了系统的鲁棒性，不会出现遗漏和误判。

摘要:   

本发明公开了一种基于异构数据融合的传感器协同手势识别方法及系统，该方法包括：步骤 1，基于摄像头和传感器采集的异构数据训练手势动作识别模型；步骤 2，利用所述手势动作识别模型构建阈值模型；步骤 3，基于所述手势动作识别模型和阈值模型对输入的连续动作序列进行分割识别。本发明克服了基于视觉的技术普遍对周围环境和位置有强烈依赖性和对翻转动作不敏感的问题，同时解决了基于传感器的手势识别中手势识别精度和效率不高，经常会出现错判和漏判的问题，提供了一种识别准确率高、鲁棒性强，手势动作识别可靠的手势识别方法及系统。

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