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申请/专利权人：广州炫视智能科技有限公司
摘要：本发明涉及人机交互技术领域，具体地说，涉及一种基于手势辨识的人机交互方法及其交互系统，其包括以下步骤：采用RGB摄像头与深度传感器捕捉手势的二维图像数据和手势的深度数据，并基于二维图像数据和手势的深度数据构建点云数据；采用基于手部节点模型的关键点检测算法，在点云数据上识别并跟踪手部及各个手指的关键节点；基于手指节点坐标和时间序列变化，提取手势的动态手势特征；利用卷积神经网络对动态手势特征进行分类；定义手势与机器控制命令的映射规则，机器控制命令被传递给相应的应用程序，触发相应的功能。通过引入空间平滑性约束和时间连续性约束，来优化多帧点云数据的配准过程，减少跳跃或断裂现象。
主权项：1.一种基于手势辨识的人机交互方法，其特征在于，所述交互方法包括以下步骤：S1：采用RGB摄像头与深度传感器捕捉手势的二维图像数据和手势的深度数据，并基于二维图像数据和手势的深度数据构建点云数据；S2：采用基于手部节点模型的关键点检测算法，在点云数据上识别并跟踪手部及各个手指的关键节点，采用迭代最近点算法，优化模型手部的姿态，对手部节点模型的节点与连续的多帧点云数据进行配准，以捕捉手指节点坐标；S3：基于手指节点坐标和时间序列变化，提取手势的动态手势特征，通过点云数据构建手势轮廓，提取形状特征向量；S4：利用卷积神经网络对动态手势特征进行分类，模型将输入的特征与学习到的模式进行匹配，通过接收实时手势数据，以输出识别出用户当前做出的手势类别；S5：定义手势与机器控制命令的映射规则，机器控制命令被传递给相应的应用程序，触发相应的功能。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州炫视智能科技有限公司 一种基于手势辨识的人机交互方法及其交互系统
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