基于Kinect深度信息的智能轮椅动态手势识别方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201310302754.8
IPC分类号：G06K9/62;G06K9/46
申请日期：
2013-07-18
申请人：
重庆邮电大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于Kinect深度信息的智能轮椅动态手势识别方法
申请号	CN201310302754.8	申请日期	2013-07-18
法律状态	驳回	申报国家	中国
公开/公告日	2013-11-13	公开/公告号	CN103390168A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;K;9;/;4;6查看分类表>
申请人	重庆邮电大学	申请人地址	重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	重庆邮电大学	当前权利人	重庆邮电大学
发明人	张毅;徐晓东;罗元;谢颖
代理机构	北京同恒源知识产权代理有限公司	代理人	赵荣之

摘要

基于Kinect深度信息的智能轮椅动态手势识别方法，涉及智能轮椅领域，它采用基于Kinect深度图像信息动态手势识别的方法，具有较强的扩展性，且能解决复杂背景、大面积的肤色干扰等对手势检测造成影响的问题，能够准确有效的分割出手部。后续采用了融合Camshift和Kalman滤波的方法快速有效的跟踪手势，采用了融合的特征提取方法，提高了动态手势识别的准备率，用于基于动态手势识别的智能轮椅控制系统中，可以达到快速、准确的识别动态手势命令，同时能够安全、稳定地控制智能轮椅，实现人与智能轮椅之间自然、直观的人机交互方式。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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