一种手势标签的标定系统、方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开一种手势标签的标定系统、方法及装置，该系统包括处理器，以及多个图像采集设备，处理器与多个图像采集设备连接；多个图像采集设备，被配置为从不同角度对手势展示区域进行拍摄；处理器，被配置为获得所述多个图像采集设备在相同采集周期内针对手势展示区域采集的图像，作为待识别图像；并基于多个图像采集设备所采集的待识别图像以及预设手势识别方式，确定手势展示区域所展示的待识别手势对应的手势标签，并标定待识别图像对应的手势标签，其中，待识别图像包含：手势展示区域内所展示的待识别手势，以实现对图像所包含的手势对应的手势标签的标定。含的手势对应的手势标签的标定。含的手势对应的手势标签的标定。

【技术实现步骤摘要】
一种手势标签的标定系统、方法及装置


[0001]本专利技术涉及图像识别
，具体而言，涉及一种手势标签的标定系统、方法及装置。

技术介绍

[0002]随着科技的发展，为了提高用户生活质量，各种智能化控制设备应运而生。例如，智能家居以及智能驾驶等领域，通过用户的手势控制被控设备的相应的功能，以提高用户的使用体验。
[0003]目前通过手势控制被控设备的相应功能的技术中，首先需要识别手势所表征的含义，进而基于所识别的手势所表征的含义控制被控设备的相应功能。相关技术中，图像中手势所表征的含义一般需要通过神经网络模型进行识别。而为了训练得到可以用于识别图像中所包含手势的手势标签的手势识别模型，需要获得大量的标定有手势标签的样本图像，来训练得到手势识别模型。相应的，如何获得标定有手势标签的样本图像至关重要，即如何对图像中包含的手势标定手势标签至关重要。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种手势标签的标定系统、方法及装置，以实现对图像所包含的手势对应的手势标签的标定。具体的技术方案如下：
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种手势标签的标定系统，所述系统包括处理器，以及多个图像采集设备，所述处理器与所述多个图像采集设备连接；
[0006]所述多个图像采集设备，被配置为从不同角度对手势展示区域进行拍摄；
[0007]所述处理器，被配置为获得所述多个图像采集设备在相同采集周期内针对所述手势展示区域采集的图像，作为待识别图像；并基于所述多个图像采集设备所采集的待识别图像以及预设手势识别方式，确定所述手势展示区域所展示的待识别手势对应的手势标签，并标定所述待识别图像对应的手势标签，其中，所述待识别图像包含：所述手势展示区域内所展示的待识别手势。
[0008]可选的，所述系统还包括显示器件；
[0009]所述处理器在基于所述多个图像采集设备所采集的待识别图像以及预设手势识别方式，确定所述手势展示区域所展示的待识别手势对应的手势标签，并标定所述待识别图像对应的手势标签的过程中，被具体配置为：
[0010]将所述多个图像采集设备中每一图像采集设备所采集的待识别图像，发送至所述显示器件；
[0011]所述显示器件，被配置为展示所述多个图像采集设备中每一图像采集设备所采集的待识别图像，以供用户基于所述待识别图像中的目标待识别图像所包含的待识别手势，输入所述目标识别图像所包含的待识别手势对应的手势标签；
[0012]所述处理器获得所述用户针对所述目标待识别图像所输入的所述手势标签；将所
述手势标签，确定为所述待识别图像中每一图像所包含的待识别手势对应的手势标签，并进行标定。
[0013]可选的，所述处理器，还被配置为：在所述将所述手势标签，确定为所述待识别图像中每一图像所包含的手势对应的手势标签，并进行标记之后，获得初始的第一手势识别模型；
[0014]获得多组包含样本手势的样本手势图像，以及每组样本手势图像对应的标定手势标签，其中，每组样本手势图像包括：所述多个图像采集设备在相同采集周期内针对所述手势展示区域所采集的图像，每组样本手势图像对应的标定手势标签为：所述处理器基于该组样本手势图像以及所述预设手势识别方式，所确定的所述手势展示区域中所展示样本手势对应的手势标签；
[0015]利用所述多组样本手势图像及每组样本手势图像对应的标定手势标签，以及所述待识别图像及其对应的手势标签，训练所述初始的第一手势识别模型，直至所述初始的第一手势识别模型达到预设第一收敛条件，得到用于检测图像所包含手势对应的手势标签的目标手势识别模型。
[0016]可选的，所述处理器在基于所述多个图像采集设备所采集的待识别图像以及预设手势识别方式，确定所述手势展示区域所展示的待识别手势对应的手势标签，并标定所述待识别图像对应的手势标签的过程，被具体配置为：
[0017]基于预先训练的手势识别模型以及所述多个图像采集设备所采集的待识别图像，确定所述手势展示区域中所展示的待识别手势对应的手势标签，并标定所述待识别图像对应的手势标签，其中，所述预先训练的手势识别模型为：基于多组包含样本手势的样本图像及每组样本图像对应的样本手势标签，训练所得的模型，每组样本图像包括：多个样本图像采集设备在相同采集周期，从所述不同角度针对样本手势所采集的图像。
[0018]可选的，所述处理器，还被配置为在所述基于预先训练的手势识别模型以及所述多个图像采集设备所采集的待识别图像，确定所述手势展示区域中所展示的待识别手势对应的手势标签，并标定所述待识别图像对应的手势标签之前，训练得到所述预先训练的手势识别模型的过程，其中，所述过程包括：
[0019]获得初始的第二手势识别模型；
[0020]获得多组样本图像，以及每组样本图像对应的样本手势标签，其中，每组样本图像包括：多个样本图像采集设备在相同采集周期从所述不同角度针对样本手势所采集的图像；
[0021]利用每组样本图像以及每组样本图像对应的样本手势标签，训练所述初始的第二手势识别模型，直至所述初始的第二手势识别模型达到预设第二收敛条件，得到用于检测图像所包含手势对应的手势标签的预先训练的手势识别模型。
[0022]第二方面，本专利技术实施例提供了一种手势标签的标定方法，应用于手势识别系统的处理器，所述手势识别系统还包括多个从不同角度对所述手势展示区域进行拍摄的图像采集设备；所述方法包括：
[0023]获得多个图像采集设备在相同采集周期内针对手势展示区域采集的图像，作为待识别图像，其中，所述待识别图像包含：所述手势展示区域内所展示的待识别手势；
[0024]基于所述多个图像采集设备所采集的待识别图像以及预设手势识别方式，确定所
述手势展示区域所展示的待识别手势对应的手势标签，并标定所述待识别图像对应的手势标签。
[0025]可选的，所述基于所述多个图像采集设备所采集的待识别图像以及预设手势识别方式，确定所述手势展示区域所展示的待识别手势对应的手势标签，并标定所述待识别图像对应的手势标签的步骤，包括：
[0026]发送所述多个图像采集设备中每一图像采集设备所采集的待识别图像至显示器件，以使所述显示器件展示所述多个图像采集设备中每一图像采集设备所采集的待识别图像，以供用户基于所述待识别图像中的目标待识别图像所包含的待识别手势，输入所述目标识别图像所包含的待识别手势对应的手势标签；
[0027]获得所述用户针对所述目标待识别图像所输入的所述手势标签；
[0028]将所述手势标签，确定为所述待识别图像中每一图像所包含的待识别手势对应的手势标签，并进行标定。
[0029]可选的，在所述将所述手势标签，确定为所述待识别图像中每一图像所包含的待识别手势对应的手势标签，并进行标定的步骤之后，所述方法还包括：
[0030]获得初始的第一手势识别模型；
[0031]获得多组包含样本手势的样本手势图像，以及每组样本手势图像对应的标定手势标签，其中，每本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种手势标签的标定系统，其特征在于，所述系统包括处理器，以及多个图像采集设备，所述处理器与所述多个图像采集设备连接；所述多个图像采集设备，被配置为从不同角度对手势展示区域进行拍摄；所述处理器，被配置为获得所述多个图像采集设备在相同采集周期内针对所述手势展示区域采集的图像，作为待识别图像；并基于所述多个图像采集设备所采集的待识别图像以及预设手势识别方式，确定所述手势展示区域所展示的待识别手势对应的手势标签，并标定所述待识别图像对应的手势标签，其中，所述待识别图像包含：所述手势展示区域内所展示的待识别手势。2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括显示器件；所述处理器在基于所述多个图像采集设备所采集的待识别图像以及预设手势识别方式，确定所述手势展示区域所展示的待识别手势对应的手势标签，并标定所述待识别图像对应的手势标签的过程中，被具体配置为：将所述多个图像采集设备中每一图像采集设备所采集的待识别图像，发送至所述显示器件；所述显示器件，被配置为展示所述多个图像采集设备中每一图像采集设备所采集的待识别图像，以供用户基于所述待识别图像中的目标待识别图像所包含的待识别手势，输入所述目标识别图像所包含的待识别手势对应的手势标签；所述处理器获得所述用户针对所述目标待识别图像所输入的所述手势标签；将所述手势标签，确定为所述待识别图像中每一图像所包含的待识别手势对应的手势标签，并进行标定。3.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述处理器，还被配置为：在所述将所述手势标签，确定为所述待识别图像中每一图像所包含的手势对应的手势标签，并进行标记之后，获得初始的第一手势识别模型；获得多组包含样本手势的样本手势图像，以及每组样本手势图像对应的标定手势标签，其中，每组样本手势图像包括：所述多个图像采集设备在相同采集周期内针对所述手势展示区域所采集的图像，每组样本手势图像对应的标定手势标签为：所述处理器基于该组样本手势图像以及所述预设手势识别方式，所确定的所述手势展示区域中所展示样本手势对应的手势标签；利用所述多组样本手势图像及每组样本手势图像对应的标定手势标签，以及所述待识别图像及其对应的手势标签，训练所述初始的第一手势识别模型，直至所述初始的第一手势识别模型达到预设第一收敛条件，得到用于检测图像所包含手势对应的手势标签的目标手势识别模型。4.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述处理器在基于所述多个图像采集设备所采集的待识别图像以及预设手势识别方式，确定所述手势展示区域所展示的待识别手势对应的手势标签，并标定所述待识别图像对应的手势标签的过程，被具体配置为：基于预先训练的手势识别模型以及所述多个图像采集设备所采集的待识别图像，确定所述手势展示区域中所展示的待识别手势对应的手势标签，并标定所述待识别图像对应的手势标签，其中，所述预先训练的手势识别模型为：基于多组包含样本手势的样本图像及每组样本图像对应的样本手势标签，训练所得的模型，每组样本图像包括：多个样本图像采集
设备在相同采集周期，从所述不同角度针对样本手势所采集的图像。5.如权利要求4所述的系统，其特征在于，所述处理器，还被配置为在所述基于预先训练的手势识别模型以及所述多个图像采集设备所采集的待识别图像，确定所述手势展示区域中所展示的待识别手势对应的手势标签，并标定所述待识别图像对应的手势标签之前，训练得到所述预先训练的手势识别模型的过程，其中，所述过程包括：获得初始的第二手势识别模型；获得多组样本图像，以及每组样本图像对应的样本手势标签，其中，每组样本图像包括：多个样本图像采集设备在相同采集周期从所述不同角度针对样本手势所采集的图像；利用每组样本图像以及每组样本图像对应的样本手势标签，...

【专利技术属性】
技术研发人员：顾阳，王晋玮，杨德尧，左钟融，张册，刘运泽，
申请(专利权)人：初速度苏州科技有限公司，
类型：发明
国别省市：