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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107609593A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710833980.7
申请日：2017-09-15
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于最长轨迹投影的三维空间手写字符降维方法。传统的降维方法在三维手写字符识别的降维方面存在缺陷。本发明依次包括如下步骤：获取运动指尖的三维坐标、生成三维轨迹、三维坐标分别投影到三个标准平面上、依次连接二维坐标点生成二维轨迹，计算每个平面上的二维轨迹的长度，并删除二维轨迹中重合部分的长度，然后比较在不同平面中得到的三条二维轨迹长度并选择出最长的轨迹，定义最长轨迹所在平面为最优投影平面，最优投影平面中二维投影轨迹即为降维后的二维手写字符。本发明能够得到固定方向的2D图像，降低计算和存储的代价，获得较优的视觉效果；在三维手写字符识别中，不需要方向调整，提高三维空间手写字符的识别率。
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公开(公告)号：CN105741263A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610038144.5
申请日：2016-01-20
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/20182
Abstract: 本发明公开了一种手轮廓提取及定向算法。传统手边缘提取算法得到的图像轮廓都很粗糙，无法满足手三维建模的要求。本发明依次包括如下步骤：图像平滑处理、Sobel算子提取手轮廓粗糙图像、找手轮廓粗糙图像中最长轮廓作为手轮廓、手朝向定位。本发明能够精确地提取图像中手的轮廓，去除图像上其他物体或是噪声的干扰，并对手指朝向在图像上定位。
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公开(公告)号：CN107918488B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201711021587.4
申请日：2017-10-27
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征选择的各向同性三维手势识别方法。现有三维手势识别算法没有考虑提取的手势相关特征对分类的贡献度，而冗余特征影响识别率。本发明对采集的手势三维坐标数据，提取24个特征输入随机森林模型中，按训练模型得到的各个特征重要性分数从大到小排列，在各个手势的k组排列好的24个特征中取各组前n个特征组合成组合特征，基于十折交叉验证方法和高斯朴素贝叶斯识别模型，得到24组组合特征下高斯朴素贝叶斯识别模型的识别率；根据各组组合特征下高斯朴素贝叶斯识别模型的识别率高低决定选取由前几个特征组合成的组合特征用于最终的识别模型。本发明不仅减少特征相关数据的采集量，简化模型计算，还能提高识别率。
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公开(公告)号：CN107609593B
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201710833980.7
申请日：2017-09-15
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于最长轨迹投影的三维空间手写字符降维方法。传统的降维方法在三维手写字符识别的降维方面存在缺陷。本发明依次包括如下步骤：获取运动指尖的三维坐标、生成三维轨迹、三维坐标分别投影到三个标准平面上、依次连接二维坐标点生成二维轨迹，计算每个平面上的二维轨迹的长度，并删除二维轨迹中重合部分的长度，然后比较在不同平面中得到的三条二维轨迹长度并选择出最长的轨迹，定义最长轨迹所在平面为最优投影平面，最优投影平面中二维投影轨迹即为降维后的二维手写字符。本发明能够得到固定方向的2D图像，降低计算和存储的代价，获得较优的视觉效果；在三维手写字符识别中，不需要方向调整，提高三维空间手写字符的识别率。
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公开(公告)号：CN107918488A
公开(公告)日：2018-04-17
申请号：CN201711021587.4
申请日：2017-10-27
Applicant: 杭州电子科技大学
CPC classification number: G06F3/017 , G06K9/00375
Abstract: 本发明公开了一种基于特征选择的各向同性三维手势识别方法。现有三维手势识别算法没有考虑提取的手势相关特征对分类的贡献度，而冗余特征影响识别率。本发明对采集的手势三维坐标数据，提取24个特征输入随机森林模型中，按训练模型得到的各个特征重要性分数从大到小排列，在各个手势的k组排列好的24个特征中取各组前n个特征组合成组合特征，基于十折交叉验证方法和高斯朴素贝叶斯识别模型，得到24组组合特征下高斯朴素贝叶斯识别模型的识别率；根据各组组合特征下高斯朴素贝叶斯识别模型的识别率高低决定选取由前几个特征组合成的组合特征用于最终的识别模型。本发明不仅减少特征相关数据的采集量，简化模型计算，还能提高识别率。
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