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申请/专利权人：瞰瞰技术(深圳)有限公司
摘要：本申请提供了一种基于深度相机和特征融合的手势识别方法，所述基于深度相机和特征融合的手势识别方法包括：采集深度图像集，所述深度图像集包括若干深度图像，每一深度图像有手势图像和非手势图像，所述深度图像集为通过深度相机在不同拍摄条件下拍摄一种或者多种交互手势得到；对每一深度图像进行手势分割得到手势图像样本集，所述手势图像样本集包括一种或者多种交互手势的若干手势图像；利用至少两种特征提取算法提取每一手势图像的特征得到每一手势图像对应的两种不同长度的特征向量；将每一手势图像两种不同长度的特征向量进行融合得到融合特征向量集，融合特征向量集包括每一手势图像对应的融合特征向量；将所述融合特征向量集输入到初始模型中进行训练得到所述手势识别模型；将所述深度图像输入到手势识别模型中进行手势识别。此外，本申请还提供了一种电子设备。
主权项：1.一种基于深度相机和特征融合的手势识别方法，其特征在于，所述基于深度相机和特征融合的手势识别方法包括：采集深度图像集，所述深度图像集包括若干深度图像，每一深度图像有手势图像和非手势图像，所述深度图像集为通过深度相机在不同拍摄条件下拍摄一种或者多种交互手势得到；对每一深度图像进行手势分割得到手势图像样本集，所述手势图像样本集包括一种或者多种交互手势的若干手势图像；利用至少两种特征提取算法提取每一手势图像的特征得到每一手势图像对应的两种不同长度的特征向量；将每一手势图像两种不同长度的特征向量进行融合得到融合特征向量集，融合特征向量集包括每一手势图像对应的融合特征向量；将所述融合特征向量集输入到初始模型中进行训练得到所述手势识别模型；将所述深度图像输入到手势识别模型中进行手势识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 瞰瞰技术(深圳)有限公司 基于深度相机和特征融合的手势识别方法及电子设备
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