一种基于Kinect的手语识别方法

摘要

本发明请求保护一种基于Kinect的手语识别方法。通过Kinect获取手的深度信息和人体主要部位的骨骼关节点3D坐标信息；对获取的信息进行特征处理分别获得手型特征信息、位置特征信息和方向特征信息；对获得的手型、位置和方向特征信息分别采用不同的聚类算法获取手型基元、位置基元和方向基元，采用近邻法和欧氏距离作为相似性度量准则的模板匹配方法进行基元匹配，确定手语含义。所述方法有效的实现识别中大词汇量手语的目标，并且各类基元获取是相对独立的并行执行，可以实时识别手语。实施本发明能够对不同手语进行实时识别，方便聋哑人士利用该设备与他人进行有效的通信。

主权项

一种基于Kinect的中国手语识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：利用Kinect获取特定手语的手深度信息和人体主要部位的骨骼关节点3D坐标信息；步骤2：根据手深度信息和关节点3D坐标信息计算特征值，分别获取手型特征信息、位置特征信息和方向特征信息；步骤3：根据上述特征信息分别计算手型基元、位置基元和方向基元；步骤4：通过组合特定的手型基元、位置基元和方向基元，与数据库中存储的标准基元比较，实时识别出待识别手语的含义。