一种基于鱼眼相机的手势识别方法

本发明公开了一种基于鱼眼相机的手势识别方法，首先通过鱼眼相机采集包括手势的图像，并获取鱼眼镜头的畸变参数，对采集的图像进行校正和预处理，对预处理后的图像进行背景分割和轮廓提取，以分离并定位手势区域，对手势区域进行特征提取，并构建手势识别模型，对手势特征进行识别，最后对手势识别结果进行后处理，获得最终的手势识别结果。本方案针对鱼眼相机设置了校正流程，自动精确校正畸变，恢复图像的真实形态，构建了深度学习模型，融合卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的优势，不仅捕捉手势的静态特征，还考虑了动态手势序列信息，显著增强了识别能力，最后通过引入注意力机制，使模型能更加聚焦于手势的关键部分，提升识别精度。