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公开(公告)号：CN107909042A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201711166583.5
申请日：2017-11-21
申请人： 华南理工大学
摘要： 本发明公开了一种连续手势切分识别方法，包括以下步骤：训练动态时间规划模板；对测试数据减少冗余手势数据量并离散化后，计算初始时刻t＝0与不同手势模板的距离记为Dt，选取距离最小的把当前时刻作为该手势的起始点，随着时刻增加若某一时刻Dt距离变化激增，则该时刻为手势终止点；判断出终止点后，下一时刻还原为初始时刻t＝0，循环寻找下一个手势的起始点，并随着时刻增加寻找终止点切分下一个手势；在计算距离Dt的时候，附加上一个指数因子，附加指数因子的距离记为etDt；通过判断etDt的激增来判断手势终止点。本发明有效减少了数据处理消耗的时间，避免噪声点对切分和识别的影响；同时改进动态时间规划相似度计算的测度函数，有效的增加了切分的准确率。
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公开(公告)号：CN107909042B
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201711166583.5
申请日：2017-11-21
申请人： 华南理工大学
摘要： 本发明公开了一种连续手势切分识别方法，包括以下步骤：训练动态时间规划模板；对测试数据减少冗余手势数据量并离散化后，计算初始时刻t＝0与不同手势模板的距离记为Dt，选取距离最小的把当前时刻作为该手势的起始点，随着时刻增加若某一时刻Dt距离变化激增，则该时刻为手势终止点；判断出终止点后，下一时刻还原为初始时刻t＝0，循环寻找下一个手势的起始点，并随着时刻增加寻找终止点切分下一个手势；在计算距离Dt的时候，附加上一个指数因子，附加指数因子的距离记为etDt；通过判断etDt的激增来判断手势终止点。本发明有效减少了数据处理消耗的时间，避免噪声点对切分和识别的影响；同时改进动态时间规划相似度计算的测度函数，有效的增加了切分的准确率。
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公开(公告)号：CN107909003B
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201710970450.7
申请日：2017-10-16
申请人： 华南理工大学 , 广州幻境科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种针对大词汇量的手势识别方法，包括训练隐马尔科夫模型和分流识别框架手势识别；本发明可以有效的对手势数据进行降维处理，减少算法处理数据的维度大小，从而减少算法运行的时间，进一步提高了手势识别的实时性，符合人们正常手势交流的习惯，使手势交流更加自然流畅，并且本发明结合手势分流识别框架，有效的对手势数据进行预分类，减少识别过程的时间，提高了整体手势识别的识别率，从而进一步提高手势识别精度和效率，并且能有效的解决实时场景下，连续大量的手势的训练识别问题。
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公开(公告)号：CN107909003A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201710970450.7
申请日：2017-10-16
申请人： 华南理工大学 , 广州幻境科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种针对大词汇量的手势识别方法，包括训练隐马尔科夫模型和分流识别框架手势识别；本发明可以有效的对手势数据进行降维处理，减少算法处理数据的维度大小，从而减少算法运行的时间，进一步提高了手势识别的实时性，符合人们正常手势交流的习惯，使手势交流更加自然流畅，并且本发明结合手势分流识别框架，有效的对手势数据进行预分类，减少识别过程的时间，提高了整体手势识别的识别率，从而进一步提高手势识别精度和效率，并且能有效的解决实时场景下，连续大量的手势的训练识别问题。
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