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申请/专利权人：中国海洋大学

摘要：本发明提供了一种手语基本手形识别方法，方法包括：采集多帧手语基本手形图像，通过MediaPipe提取图像中手部关节点数据；根据提取关节点数据集计算手指关节角度和手指间角度数据；采用SVM方法建立分类模型；读取待识别的手语视频，通过MediaPipe对连续多帧手语图像中手部关节点进行提取；逐帧计算手指关节角度、手指间角度数据和手掌方向数据；将角度数据输入预先训练的SVM模型中，得到对应的手语基本手形和手形方向。本发明实例能够更准确地识别基本手形，理解手语动作，提高了基本手形识别的准确率。

主权项：1.一种手语基本手形识别方法，其特征在于，包括以下步骤二步骤1：采集多帧手语基本手形图像，通过MediaPipe提取图像中手部关节点数据；步骤2：根据提取关节点数据集计算手指关节角度和手指间角度数据，计算公式如下：其中：xi-1，yi-1是前一个关节点的坐标，xi，yi是当前关节点的坐标，xi+1，yi+1是下一个关节点的坐标。 其中：P1，P2是前一根手指的掌指关节和远端指间关节；Q1，Q2是后一根手指的掌指关节和远端指间关节；步骤3：建立分类模型，采用SVM方法建立分类模型；建模时，选出训练集和测试集，首先通过调用svm函数训练训练集，将建好的SVM模型保存到svm_model中，通过调用predict函数对测试集进行测试，计算SVM模型在测试集上的准确率precision；步骤4：读取待识别的手语视频，通过MediaPipe对连续多帧手语图像中手部关节点进行提取；步骤5：逐帧计算手指关节角度、手指间角度数据和手掌方向数据，以左手为例，手掌朝向分类规则如下：n＝u×v＝uyvz-uzvy，uzvx-uxvz，uxvy-uyvx，＝nx，ny，nzmax_component＝max|nx|，|ny|，|nz|当max_component＝|nx|，且nx＞0时，手掌向内；当max_component＝|nx|，且nx≤0时，手掌向外；当max_component＝|ny|，且ny0时，手掌向上；当max_component＝|ny|，且ny≤0时，手掌向下；当max_component＝|nz|，且nz＞0时，手掌向前；当max_component＝|nz|，且nz≤0时，手掌向后；其中：u＝p1-po，v＝p2-po，po为手腕关节，p1为手部食指掌指关节，p2为手部小指掌指关节；步骤6：将所述待识别的手掌关节角度数据输入训练的分类模型svm_model中，输出对应的手语基本手形和手形方向，所述识别结果为文本。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国海洋大学 一种手语基本手形识别方法