公开(公告)号：CN105205475B

公开(公告)日：2019-02-05

申请号：CN201510684375.9

申请日：2015-10-20

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 孙艳丰 ,  邢迎新 ,  李敬华 ,  孔德慧 ,  王立春 ,  王文通

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种动态手势识别方法，其能够提高动态手势识别的准确率。该方法包括步骤：(1)对动态手势数据进行预处理，基于间隔取样方法扩展动态手势数据，基于canny边缘检测算子计算扩展后扩展动态手势数据的RGB三个通道的边缘，生成彩色边缘图像；(2)基于卷积神经网络模型提取手势特征序列；(3)通过步骤(2)提取的手势特征序列和手部方向特征，进行隐马尔科夫模型HMM训练，得到最接近手势样本的HMM。

公开(公告)号：CN105205475A

公开(公告)日：2015-12-30

申请号：CN201510684375.9

申请日：2015-10-20

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 孙艳丰 ,  邢迎新 ,  李敬华 ,  孔德慧 ,  王立春 ,  王文通

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/08

CPC classification number: G06K9/00375 ,  G06K9/00355 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明公开了一种动态手势识别方法，其能够提高动态手势识别的准确率。该方法包括步骤：(1)对动态手势数据进行预处理，基于间隔取样方法扩展动态手势数据，基于canny边缘检测算子计算扩展后扩展动态手势数据的RGB三个通道的边缘，生成彩色边缘图像；(2)基于卷积神经网络模型提取手势特征序列；(3)通过步骤(2)提取的手势特征序列和手部方向特征，进行隐马尔科夫模型HMM训练，得到最接近手势样本的HMM。