CN111222581A - 一种基于改进分类算法的云存储手势识别系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及云存储和手势识别领域,具体提供了一种基于改进分类算法的云存储手势识别系统及方法。与现有技术相比,本发明的一种基于改进分类算法的云存储手势识别系统,包括依次连接的数据采集层、特征提取层、手势识别层、手势分类层、存储层、基础管理层、应用接口层以及访问层。利用在手势识别层和手势分类层中所用到的改进KNN分类算法,将KNN分类算法与云存储技术相结合,通过把手势数据存储在云平台上,能够高效完整地存储大量的手势数据,从而能够更加便捷地为用户提供应用和个性化服务,具有良好的推广价值。
Description
技术领域
本发明涉及云存储和手势识别领域,具体提供一种改进分类算法 及云存储手势识别系统。
背景技术
手势作为最普通、自然、直接的沟通语音之一,被人类广泛所使 用。而手势识别作为模式识别的重要分支之一,被人们广泛所研究。 目前国内外对于手势分类算法的研究有很多,例如:
(1)机器学习分类算法,如:随机森林算法、马尔可夫模型、 K-近邻分类器和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)等。
(2)深度学习分类算法,如:卷积神经网络模型(Convolutional NeuralNetworks,CNN)和循环神经网络模型(Recurrent Neural Network,RNN)。
虽然手势分类算法种类较多,但大多数的手势分类算法在识别纷 繁复杂的手势上还存在短板,并不都可以达到良好的分类效果。因此, 在对于手势分类算法的研究上,手势识别率还有待提高,需要对手势 分类算法提出进一步的改进措施。
发明内容
本发明是针对上述现有技术的不足,提供一种设计合理,安全适 用的基于改进分类算法的云存储手势识别系统。
本发明进一步的技术任务是提供一种实用性强的基于改进分类 算法的云存储手势识别方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:
一种基于改进分类算法的云存储手势识别系统,包括依次连接的 数据采集层、特征提取层、手势识别层、手势分类层、存储层、基础 管理层、应用接口层以及访问层;
所述数据采集层用于采集用户手掌、手指和手关节部位29个骨 骼的3D坐标信息,每个骨骼点的坐标信息各采集N遍,形成数据集;
所述特征提取层用于利用指尖位置追踪特征提取算法提取用户 手部29个骨骼点出的位置、角度以及方向信息;
所述手势识别层用于把形成的数据集按照同等比例分为训练样 本集和测试样本集,并将训练集合测试集输入到KNN分类算法中进而 对获取的手部特征进行识别和分类;
所述手势分类层用于利用KNN分类算法对手势进行分类,获取不 同的手势1-n;
所述存储层用于利用存储方法,对大量的手势数据实现统一存储 和集中管理,便于为用户提供更好的服务;
所述基础管理层用于连接底层存储和上层应用,完成对重复手势 数据的删除、手势数据压缩等任务,以更好的性能对外提供服务;
所述应用接口层用于实现对手势数据权限的管理以及用户认证;
所述访问层用于被授权的用户能够在任何地方、任意一台电脑上 登录云平台来提取手势数据并进行相关工作。
进一步的,在手势识别层和手势分类层中所用到的KNN分类算法 由以下步骤获取:
S01、计算信息熵:假设存在n个样本和f个特征向量,信息熵 计算公式为其中,pij(i=1,2,...,n,j=1,2,...,f) 表示在第j个特征向量下,第i个样本占总样本的比重;而Ej为该特 征指标下的信息熵,Ej与权重成反比。
S02、计算权重:由信息熵公式导出权重计算公式如下,
其中,wj即为第j个特征指标下的权重系数,由1减去信息熵与 1减去信息熵的总和做除法运算,同时验证二者间的反比关系。
S03、权重融入KNN公式:所述公式如下所示,
其中,DWEU和DWMA分别表示基于信息熵权重分配的欧式距离和 曼哈顿距离,Xi和Yi分别表示X=(X1,X2....Xn)和Y=(Y1,Y2....Yn)中第i维 的向量。
S04、距离优化:优化公式如下所示,
DWE-KNN=min(DWEU,DWMA)
其中,min(·)函数是选取DWEU和DWMA二者之中对应每一个向量的 较小值,从而获得一组较近的距离矩阵。
进一步的,在S01中pij的计算公式如下:
其中,cij表示第j个特征向量下的第i个样本,T表示总样本的数 量。
进一步的,在S03中基于KNN的欧式距离和曼哈顿距离的计算 公式如下:
其中,i=1,2,...,n,DEU表示X和Y之间的欧式距离,DMA表示X和 Y之间的曼哈顿距离,Xi和Yi分别表示X和Y中第i维的向量。
作为优选,所述K的取值范围为3-20,存在的n为29个骨骼点 的三维坐标乘N。
一种基于改进分类算法的云存储手势识别方法,利用体感设备采 集用户手掌、手指和手关节部位29个骨骼点的3D坐标信息,每个骨 骼点的坐标信息各采集N遍,形成数据集;
利用指尖位置追踪特征提取算法提取用户手部29个骨骼点处的 位置、角度以及方向信息,把形成的数据集按照同等比例分为训练样 本集和测试样本集,并将训练样本集和测试样本集输入到KNN分类算 法中进而对获取的手部特征进行识别和分类,将手势分类为1-n;
利用块存储,对大量的手势数据实现统一存储和集中管理,连接 上层应用,完成对重复手势数据的删除、手势数据压缩的任务;
启动应用接口层,实现对手势数据权限的管理以及用户认证,通 过访问层,任何被授权的用户能够在任何地方、任意一台电脑上登录 云平台来提取手势数据并用于相关工作。
进一步的,所述KNN分类算法为:
S01、计算信息熵,假设存在n个样本和f个特征向量,信息熵 的计算公式为
其中,pij(i=1,2,...,n,j=1,2,...,f)表示在第j个特征向量下,第i 个样本占总样本的比重;
S02、计算权重,由信息熵公式导出的权重计算公式如下,
wj即为第j个特征指标下的权重系数,由1减去信息熵与1减去 信息熵的总和做除法运算,同时验证二者间的反比关系。
S03、权重融入KNN公式,如下所示,
其中,DWEU和DWMA分别表示基于信息熵权重分配的欧式距离和曼 哈顿距离,Xi和Yi分别表示X=(X1,X2....Xn)和Y=(Y1,Y2....Yn)中第i维的 向量;
S04、距离优化,优化公式如下,
DWE-KNN=min(DWEU,DWMA)
其中,min(·)函数是选取DWEU和DWMA二者之中对应每一个向量的 较小值,从而获得一组较近的距离矩阵。
进一步的,在KNN分类算法步骤S01中pij的计算公式如下,
其中,cij表示第j个特征向量下的第i个样本,T表示总样本的数 量。
进一步的,在KNN分类算法步骤S03中基于KNN的欧式距离和曼 哈顿距离的计算公式如下,
其中,i=1,2,...,n,DEU表示X和Y之间的欧式距离,DMA表示X和 Y之间的曼哈顿距离,Xi和Yi分别表示X和Y中第i维的向量。
作为优选,在KNN分类算法中K的取值范围为3-20,存在的n 为29个骨骼点的三维坐标乘N。
本发明的一种基于改进分类算法的云存储手势识别系统及方法 和现有技术相比,具有以下突出的有益效果:
(1)原始的KNN分类算法在一些存在异常手势数据集上并不能 发挥较好的效果,而对其赋予信息熵权重以后,便可以根据每条数据 所占比重的大小对不同手势数据进行不同的权重分配,从而使得无效 或者异常数据占有一个较小的权重,因此有利于提高手势识别率。
(2)本发明将手势识别技术与云存储技术相结合,通过把手势 数据存储在云平台上,能够高效完整地存储大量的手势数据,从而能 够更加便捷地为用户提供应用和个性化服务。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面 将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而 易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通 技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图 获得其他的附图。
附图1是一种基于改进分类算法的云存储手势识别系统的示意 图;
附图2是KNN算法的流程框图;
附图3是一种基于改进分类算法的云存储手势识别方法中权重 分配图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好的理解本发明的方案,下面结合具 体的实施方式对本发明作进一步的详细说明。显然,所描述的实施例 仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的 实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的 所有其他实施例都属于本发明保护的范围。
下面给出一个最佳实施例:
如图1、2所示,本实施例中的基于改进分类算法的云存储手势 识别系统包括依次连接的数据采集层、特征提取层、手势识别层、手 势分类层、存储层、基础管理层、应用接口层以及访问层。
数据采集层用于利用小型体感设备Leap Motion采集用户手掌、 手指和手关节29个骨骼点的3D坐标信息,每个骨骼点的坐标信息各 采集N遍,N大于等于100遍,此实施例选取100遍,形成Leap Motion 数据集。
利用指尖位置追踪特征提取算法提取特征提取层用户手部29个 骨骼点处的位置、角度以及方向信息。
手势识别层用于把在Leap Motion数据集按照同等比例分为训练 样本集和测试样本集,并将训练样本集和测试样本集输入到改进的 KNN分类算法中,对获取的手部特征进行识别和分类。
手势分类层用于利用改进的KNN分类算法对手势进行分类,获得 不同的手势1-n。
存储层用于利用块存储的方法,对大量的手势数据实现统一存储 和集中管理,以便为用户提供更好的服务。
基础管理层用于连接底层存储和上层应用,完成对重复手势数据 的删除、手势数据压缩等任务,以更好的性能对外提供服务。
应用接口层用于实现度手势数据权限的管理以及用户认证。
访问层用于任何被授权的用户能够在任何地方、任意一台电脑上 登录云平台来提取手势数据并用于相关工作。
手势识别层和手势分类层中所用到的改进KNN分类算法由以下 步骤获取:
S01、计算信息熵:假设存在n个样本和f个特征向量,信息熵 计算公式为其中,pij(i=1,2,...,n,j=1,2,...,f) 表示在第j个特征向量下,第i个样本占总样本的比重;而Ej为该特 征指标下的信息熵,Ej与权重成反比。
S02、计算权重:由信息熵公式导出权重计算公式如下,
其中,wj即为第j个特征指标下的权重系数,由1减去信息熵与 1减去信息熵的总和做除法运算,同时验证二者间的反比关系。
S03、权重融入KNN公式:所述公式如下所示,
其中,DWEU和DWMA分别表示基于信息熵权重分配的欧式距离和 曼哈顿距离,Xi和Yi分别表示X=(X1,X2....Xn)和Y=(Y1,Y2....Yn)中第i维 的向量。
S04、距离优化:优化公式如下所示,
DWE-KNN=min(DWEU,DWMA)
其中,min(·)函数是选取DWEU和DWMA二者之中对应每一个向量的 较小值,从而获得一组较近的距离矩阵。
在步骤S01中pij的计算公式如所示:
cij表示第j个特征向量下的第i个样本,T表示总样本的数量。
在步骤S03中基于KNN的欧式距离和曼哈顿距离的计算公式如下:
i=1,2,...,n,DEU表示X和Y之间的欧式距离,DMA表示X和Y之间 的曼哈顿距离,Xi和Yi分别表示X和Y中第i维的向量。
在改进的KNN分类算法中K的取值范围为3-20,存在的n为29 个骨骼点的三维坐标乘N,N为100。
基于上述系统,该系统的传输方法为:
利用体感设备Leap Motion采集用户手掌、手指和手关节部位 29个骨骼点的3D坐标信息,每个骨骼点的坐标信息各采集N=100遍, 形成数据集;
利用指尖位置追踪特征提取算法提取用户手部29个骨骼点处的 位置、角度以及方向信息,把形成的数据集按照同等比例分为训练样 本集和测试样本集,并将训练样本集和测试样本集输入到KNN分类算 法中进而对获取的手部特征进行识别和分类,将手势分类为1-n;
利用块存储,对大量的手势数据实现统一存储和集中管理,连接 上层应用,完成对重复手势数据的删除、手势数据压缩的任务;
启动应用接口层,实现对手势数据权限的管理以及用户认证,通 过访问层,任何被授权的用户能够在任何地方、任意一台电脑上登录 云平台来提取手势数据并用于相关工作。
改进的KNN分类算法计算流程为以下步骤:
S01、计算信息熵,假设存在n个样本和f个特征向量,信息熵 的计算公式为
其中,pij(i=1,2,...,n,j=1,2,...,f)表示在第j个特征向量下,第i 个样本占总样本的比重;
S02、计算权重,由信息熵公式导出的权重计算公式如下,
wj即为第j个特征指标下的权重系数,由1减去信息熵与1减去 信息熵的总和做除法运算,同时验证二者间的反比关系。
S03、权重融入KNN公式,如下所示,
其中,DWEU和DWMA分别表示基于信息熵权重分配的欧式距离和曼 哈顿距离,Xi和Yi分别表示X=(X1,X2....Xn)和Y=(Y1,Y2....Yn)中第i维的 向量;
S04、距离优化,优化公式如下,
DWE-KNN=min(DWEU,DWMA)
其中,min(·)函数是选取DWEU和DWMA二者之中对应每一个向量的 较小值,从而获得一组较近的距离矩阵。
在步骤S01中pij的计算公式如下
其中,cij表示第j个特征向量下的第i个样本,T表示总样本的数 量。
在步骤S03中基于KNN的欧式距离和曼哈顿距离的计算公式如下 所示:
其中,i=1,2,...,n,DEU表示X和Y之间的欧式距离,DMA表示X和 Y之间的曼哈顿距离,Xi和Yi分别表示X和Y中第i维的向量。
如图3所示,第一行中w1到wn表示n个不同的权重值,第二行是 将不同的权重值融入欧式距离DEU和曼哈顿距离DMA。
在KNN分类算法中K的取值范围为3-20,存在的n为29个骨骼 点的三维坐标乘100。
上述具体的实施方式仅是本发明具体的个案,本发明的专利保护 范围包括但不限于上述具体的实施方式,任何符合本发明的基于改进 分类算法的云存储手势识别系统及方法权利要求书的且任何所述技 术领域普通技术人员对其做出的适当变化或者替换,皆应落入本发明 的专利保护范围。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员 而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实 施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要 求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种基于改进分类算法的云存储手势识别系统,其特征在于,包括依次连接的数据采集层、特征提取层、手势识别层、手势分类层、存储层、基础管理层、应用接口层以及访问层;
所述数据采集层用于采集用户手掌、手指和手关节部位29个骨骼的3D坐标信息,每个骨骼点的坐标信息各采集N遍,形成数据集;
所述特征提取层用于利用指尖位置追踪特征提取算法提取用户手部29个骨骼点处的位置、角度以及方向信息;
所述手势识别层用于把形成的数据集按照同等比例分为训练样本集和测试样本集,并将训练集合测试集输入到KNN分类算法中进而对获取的手部特征进行识别和分类;
所述手势分类层用于利用KNN分类算法对手势进行分类,获取不同的手势1-n;
所述存储层用于利用存储方法,对大量的手势数据实现统一存储和集中管理,便于为用户提供更好的服务;
所述基础管理层用于连接底层存储和上层应用,完成对重复手势数据的删除、手势数据压缩等任务,以更好的性能对外提供服务;
所述应用接口层用于实现对手势数据权限的管理以及用户认证;
所述访问层用于被授权的用户能够在任何地方、任意一台电脑上登录云平台来提取手势数据并进行相关工作。
2.根据权利要求1所述的一种基于改进分类算法的云存储手势识别系统,其特征在于,在手势识别层和手势分类层中所用到的KNN分类算法由以下步骤获取:
S01、计算信息熵:假设存在n个样本和f个特征向量,信息熵计算公式为其中,pij(i=1,2,...,n,j=1,2,...,f)表示在第j个特征向量下,第i个样本占总样本的比重;而Ej为该特征指标下的信息熵,Ej与权重成反比。
S02、计算权重:由信息熵公式导出权重计算公式如下,
其中,wj即为第j个特征指标下的权重系数,由1减去信息熵与1减去信息熵的总和做除法运算,同时验证二者间的反比关系。
S03、权重融入KNN公式:所述公式如下所示,
其中,DWEU和DWMA分别表示基于信息熵权重分配的欧式距离和曼哈顿距离,Xi和Yi分别表示X=(X1,X2....Xn)和Y=(Y1,Y2....Yn)中第i维的向量。
S04、距离优化:优化公式如下所示,
DWE-KNN=min(DWEU,DWMA)
其中,min(·)函数是选取DWEU和DWMA二者之中对应每一个向量的较小值,从而获得一组较近的距离矩阵。
5.根据权利要求1所述的一种基于改进分类算法的云存储手势识别系统,其特征在于,所述K的取值范围为3-20,存在的n为29个骨骼点的三维坐标乘N。
6.一种基于改进分类算法的云存储手势识别方法,其特征在于,利用体感设备采集用户手掌、手指和手关节部位29个骨骼点的3D坐标信息,每个骨骼点的坐标信息各采集N遍,形成数据集;
利用指尖位置追踪特征提取算法提取用户手部29个骨骼点处的位置、角度以及方向信息,把形成的数据集按照同等比例分为训练样本集和测试样本集,并将训练样本集和测试样本集输入到KNN分类算法中进而对获取的手部特征进行识别和分类,将手势分类为1-n;
利用块存储,对大量的手势数据实现统一存储和集中管理,连接上层应用,完成对重复手势数据的删除、手势数据压缩的任务;
启动应用接口层,实现对手势数据权限的管理以及用户认证,通过访问层,任何被授权的用户能够在任何地方、任意一台电脑上登录云平台来提取手势数据并用于相关工作。
7.根据权利要求6所述的一种基于改进分类算法的云存储手势识别方法,其特征在于,所述KNN分类算法为:
S01、计算信息熵,假设存在n个样本和f个特征向量,信息熵的计算公式为
其中,pij(i=1,2,...,n,j=1,2,...,f)表示在第j个特征向量下,第i个样本占总样本的比重;
S02、计算权重,由信息熵公式导出的权重计算公式如下,
wj即为第j个特征指标下的权重系数,由1减去信息熵与1减去信息熵的总和做除法运算,同时验证二者间的反比关系。
S03、权重融入KNN公式,如下所示,
其中,DWEU和DWMA分别表示基于信息熵权重分配的欧式距离和曼哈顿距离,Xi和Yi分别表示X=(X1,X2....Xn)和Y=(Y1,Y2....Yn)中第i维的向量;
S04、距离优化,优化公式如下,
DWE-KNN=min(DWEU,DWMA)
其中,min(·)函数是选取DWEU和DWMA二者之中对应每一个向量的较小值,从而获得一组较近的距离矩阵。
10.根据权利要求7所述的一种基于改进分类算法的云存储手势识别方法,其特征在于,在KNN分类算法中K的取值范围为3-20,存在的n为29个骨骼点的三维坐标乘N。
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CN202010030023.2A CN111222581A (zh) | 2020-01-13 | 2020-01-13 | 一种基于改进分类算法的云存储手势识别系统及方法 |
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