基于RGB-D数据构成的少量训练样本的手势识别方法

摘要

本发明公开了一种基于RGB-D数据构成的少量训练样本的手势识别方法。本发明包含了：特征提取单元，其基于RGB-D相机得到的对齐的RGB-D图像序列中提取三维稀疏SIFT特征；训练单元，其用于基于少量的手势训练样本来学模型；识别单元，其用于对输入的连续手势进行识别。本发明能够应用在任何提供RGB-D数据的相机或设备，比如微软的Kinect,华硕的Xtion PRO或Leap公司的Leap Motion；该方法识别速度能够达到实时，可以用在人机交互、手语翻译、智能家居、游戏开发以及虚拟现实中。

主权项

基于RGB‑D数据构成的少量训练样本的手势识别方法，包括：特征提取单元，其用于对RGB‑D相机采集到的对齐的RGB‑D数据进行特征提取；训练单元，其用于对少量的手势训练样本提取的特征进行训练，得到训练后的模型；识别单元，其用于对输入的连续的RGB‑D数据利用训练单元生成的模型进行识别。