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申请/专利权人：河北汉光重工有限责任公司
摘要：本发明公开了一种基于二维图像的手骨骼捕捉、手势判别方法，包括：1、采集包含手部信息的二维图像，从二维图像中得到数据标签；2、构建手部检测网络结构，并训练生成手部检测模型；3、构建关键点定位网络结构，并训练生成关键点定位模型；4、实时获取视频流；5、将4中带手部信息的二维图像输入2中的模型，得到手的位置、正反面类别及角度信息；6、使用5得到的手的位置信息，截取视频流中手部位的二维图像，并根据5的手的角度信息对手部位的二维图像进行旋转矫正；7、将6的结果输入3中的模型，得到手骨骼关键点位置信息；8、根据7的结果，计算手骨骼关键点中的边缘点，结合5的结果，确定不同手势的判别规则，对手势进行判别。
主权项：1.一种基于二维图像的手骨骼捕捉、手势判别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、采集包含手部信息的二维图像作为数据集，并对二维图像中的手部信息进行标注，得到数据标签；然后对数据标签进行数据处理，并从中随机选取50％的数据作为训练数据集，剩余50％的数据作为测试数据集；步骤二、基于深度学习方法，构建手部检测网络结构，并训练数据，生成手部检测模型；步骤三、基于深度学习方法，构建关键点定位网络结构，并训练数据，生成关键点定位模型；步骤四、实时获取视频流作为数据输入；步骤五、将步骤四中获取的视频流中带手部信息的二维图像输入步骤二中的手部检测模型中，进行前向计算，得到手的位置、正反面类别及角度信息；步骤六、使用步骤五得到的手的位置信息，截取视频流中手部位的二维图像，并根据步骤五得到的手的角度信息对手部位的二维图像进行旋转矫正；步骤七、将步骤六得到的旋转矫正后的二维图像输入步骤三中的关键点定位模型，进行前向计算，得到手骨骼关键点位置信息，并获得手骨骼轮廓；步骤八、根据步骤七得到的手骨骼关键点位置信息，使用凸包算法计算手骨骼关键点中的边缘点，结合步骤五取得的手部位置、正反面类别及角度信息，确定不同手势的判别规则，对应该判别规则直接对手势进行判别。
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百度查询： 河北汉光重工有限责任公司 一种基于二维图像的手骨骼捕捉、手势判别方法
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