(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211025604.2 (22)申请日 2022.08.25 (71)申请人 中国工商银行股份有限公司 地址 100140 北京市西城区复兴门内大街 55号 (72)发明人 杜媛媛　施好健　钟春彬　姚冕　 (74)专利代理 机构 北京三友知识产权代理有限 公司 11127 专利代理师 周永君　任默闻 (51)Int.Cl. G06V 40/20(2022.01) G06V 40/10(2022.01) G06Q 50/26(2012.01) G06Q 40/02(2012.01) (54)发明名称 一种手势 识别方法及装置 (57)摘要 本发明提供一种手势识别方法及装置， 涉及 人工智能技术领域。 所述方法包括： 接收多个摄 像头采集的视频数据， 并从视频数据中提取多幅 人员图像； 基于目标身份特征库对 所述多幅人员 图像进行身份识别， 获得至少一个人员标识对应 的多角度单人图像集， 所述多角度单人图像集包 括多幅人员图像， 每幅人员图像的采集时间相同 且各幅人员图像来自不同的摄像头； 从每个人员 标识对应的多角度单人图像集中筛选出一幅单 人图像， 作为每个人员标识对应的手势识别最优 图像； 对每个人员标识对应的手势识别最优图像 进行手势识别， 获得每个人员标识对应的手势识 别结果。 所述装置用于执行上述方法。 本发明实 施例提供的手势识别方法及装置， 提高了手势识 别的准确性。 权利要求书2页 说明书13页 附图6页 CN 115359569 A 2022.11.18 CN 115359569 A 1.一种手势 识别方法， 其特 征在于， 包括： 接收多个摄像头采集的视频数据， 并从接收的视频数据中提取多幅人员图像； 其中， 所 述多个摄像头从不同角度进行视频数据的采集； 所述多幅人员图像的采集时间相同且来自 不同的摄 像头； 基于目标身份特征库对所述多幅人员图像进行身份识别， 获得至少一个人员标识对应 的多角度单人图像集， 所述多角度单人图像集包括多 幅人员图像， 每幅人员图像的采集时 间相同且 各幅人员图像来自不同的摄像头； 其中， 所述目标身份特征库是预先获得的， 包括 至少一个人员标识以及人员标识对应的行 人图像特 征； 从每个人员标识对应的多角度 单人图像集中筛选出一幅单人图像， 作为每个人员标识 对应的手势 识别最优图像； 对每个人员标识对应的手势识别最优图像进行手势识别， 获得每个人员标识对应的手 势识别结果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 获得 所述目标身份特 征库的步骤 包括： 接收目标区域内多个摄像头采集的视频数据， 并从各个摄像头采集的视频数据中提取 多幅行人图像； 其中， 在所述目标区域内设置多个 摄像头从不同角度进行视频 数据的采集； 基于所述多幅行 人图像进行 特征提取， 获得多个行 人图像特 征； 若判断获知所述多个行人图像特征中存在匹配的行人图像特征， 则为匹配的行人图像 特征生成人员标识并将匹配的行 人图像特 征与人员标识对应存 储到目标身份特 征库。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述基于目标身份特征库对所述多幅人员 图像进行身份识别包括： 从每幅人员图像中检测出至少一个单 人图像； 对每个单人图像进行 特征提取， 获得每 个单人图像对应的图像特 征； 将每个单人图像对应的图像特征与每个人员标识对应的行人图像特征进行比较， 获得 每个单人图像与每 个人员标识对应的行 人图像特 征中每个行人图像特 征的相似度； 获取每个单人图像与每个人员标识对应的行人图像特征中每个行人图像特征的相似 度中相似度最大值， 作为每 个单人图像在每 个人员标识下的相似度； 根据每个单人图像在各个人员标识下的相似度， 获取最大相似度对应的人员标识作为 每个单人图像对应的人员标识。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述从每个人员标识对应的多角度 单人图 像集中筛 选出一幅单 人图像， 作为每 个人员标识对应的手势 识别最优图像包括： 对人员标识对应的多角度单人图像集中的每幅单人图像进行人脸检测， 获得每幅单人 图像的人脸图像； 根据每幅单人图像的人脸图像以及人脸角度计算模型， 获得每幅单人图像对应的人脸 偏转角度； 其中， 人脸偏转角度是人员图像的人脸图像相对于正面人脸图像的偏转角度； 人 脸角度计算模型 是预先获得的； 基于各幅单人图像对应的人脸偏转角度， 获取最小的人脸偏转角度对应的单人图像作 为所述人员标识对应的手势 识别最优图像。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对每个人员标识对应的手势识别最优 图像进行手势 识别， 获得每 个人员标识对应的手势 识别结果包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115359569 A 2从所述人员标识对应的手势 识别最优图像中检测出 所述人员标识对应的手部图像； 对所述人员标识对应的手部图像进行关键点检测， 获得所述人员标识对应的手部特征 点； 根据所述人员标识对应的手部特征点以及手势识别模型， 获得所述人员标识对应的手 势识别结果； 其中， 所述手势 识别模型 是预先训练获得的。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于目标身份特征库对采集的人员图 像进行身份识别包括： 周期性地基于目标身份特 征库对采集的人员图像进行身份识别。 7.根据权利要求1至 6任一项所述的方法， 其特 征在于， 还 包括： 若获知所述人员标识对应的手势 识别结果 为威胁求救手势， 则进行报警； 若获知所述人员标识对应的手势 识别结果 为灾难求救手势， 则进行灾难求助； 若获知所述人员标识对应的手势 识别结果 为医疗求救手势， 则进行医疗求助。 8.一种手势 识别装置， 其特 征在于， 包括： 接收模块， 用于接收多个摄像头采集的视频数据， 并从接收的视频数据中提取多幅人 员图像； 其中， 所述多个摄像头从不同角度进行视频数据的采集； 所述多幅人员图像的采集 时间相同且来自不同的摄 像头； 获得模块， 用于基于目标身份特征库对所述多幅人员图像进行身份识别， 获得至少一 个人员标识对应的多角度单人图像集， 所述多角度单人图像集包括多幅人员图像， 每幅人 员图像的采集时间相同且各幅人员图像来自不同的摄像头； 其中， 所述 目标身份特征库是 预先获得的， 包括至少一个人员标识以及人员标识对应的行 人图像特 征； 筛选模块， 用于从每个人员标识对应的多角度单人图像集中筛选出一幅单人图像， 作 为每个人员标识对应的手势 识别最优图像； 识别模块， 用于对每个人员标识对应的手势识别最优图像进行手势识别， 获得每个人 员标识对应的手势 识别结果。 9.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计 算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述 的方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程 序， 所述计算机程序被处 理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的方法。 11.一种计算机程序产品， 其特征在于， 所述计算机程序产品包括计算机程序， 所述计 算机程序被处 理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115359569 A 3