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申请/专利权人：湖南翰坤实业有限公司

摘要：本发明公开了一种基于Untiy引擎的手势处理方法及系统，通过收集用户手部数据；依据预设的手势阈值规则对收集到的用户手部数据进行处理，以形成手势库，手势库包括静态手势识别库和动态手势识别库；手势阈值规则包括手部伸展阈值规则和手部弯曲阈值规则；运用手势处理算法划分手势识别区域，在手势识别区域内使用处理后的用户手部数据。本发明提供的基于Untiy引擎的手势处理方法及系统，用户能够根据自己的想法设定手部动作的表意，实现了动态手势的配置，同时也能够进行固定手势的识别；有助于开发手势识别应用以及自定义手势动作；手势动作识别精度高、增强用户沉浸感和体验感。

主权项：1.一种基于Untiy引擎的手势处理方法，其特征在于，包括以下步骤：收集用户手部数据；依据预设的手势阈值规则对收集到的用户手部数据进行处理，以形成手势库，所述手势库包括静态手势识别库和动态手势识别库；所述手势阈值规则包括手部伸展阈值规则和手部弯曲阈值规则；运用手势处理算法划分手势识别区域，在所述手势识别区域内使用处理后的用户手部数据；所述收集用户手部数据的步骤包括：采用手势识别硬件识别用户手部数据，并将识别后的用户手部数据反馈给Unity；Unity运用手势识别算法对手势识别硬件识别到的用户手部数据进行整理和收集，判断用户手部数据类型，并对用户手部数据中的手势进行分割、区分和分类；所述Unity运用手势识别算法对手势识别硬件识别到的用户手部数据进行整理和收集，判断用户手部数据类型，并对用户手部数据中的手势进行分割、区分和分类的步骤包括：按照左右手的布置规则，依据手掌的关节点把识别到的用户手部数据中的手指分布进行数据的排列和组合，将识别到的用户手部数据中的手指分别按照关节和手部结构进行处理，以关节为主体的数据区分将手部所有的关节点排列成一个手的形式，以手部结构为主体的数据区分将手按手腕、手掌、掌心、拇指、食指、中指、无名指和小拇指进行区分；结合以关节为主体的数据区分和以手部结构为主体的数据区分两种处理方式，组合成手腕关节、手掌关节、掌心关节、拇指关节、食指关节、中指关节、无名指关节和小拇指关节；手势静态手势识别的判定包括：手部数据是以人体手部结构作为区分，把手进行手腕、手掌、掌心、拇指、食指、中指、无名指、小拇指进行区分的；关节数据，关节点依据人体手部结构数据进行关节点的区分，手腕关节点分为A1、A2、A3、A4，手掌关节点分为B1、B2、B3、B4、B5、B6，掌心关节是C1，拇指关节点分为D1、D2、D3，食指关节点分为E1、E2、E3，中指关节点分为F1、F2、F3,无名关节点分为G1、G2、G3，小拇指关节点分为H1、H2、H3，左右手的数据是分别以此去镜像值；静态手势：不做手势动作的识别，排除手势动作，只用于识别用户在手势识别范围内摆出的固定手势，其中只固定手势，不固定具体识别手的位置，经过手势处理算法在Untiy接收到手势识别的数据后，会对数据进行解析，同时生成手势动作类型；动态手势：是基于静态手势识别固定手势，同时在这个基础还能够识别到用户手的运动轨迹，用户能够使用固定手势加上运动轨迹做手的运动轨设定，主要作用与开发连贯性手势的处理，用户使用手势识别算法做组合手势识别动作，或者从某一固定手势动作到另一个固定手势动作的衔接以及过度判断；手部伸展，包括了每个手指的节点，并依据统计出的常用手指展开深度形成了手势的展开数据库；手部弯曲，包括了每个手指的节点，并依据统计出的常用手指弯曲深度形成了手势的弯曲数据库；所述静态手势识别库，用于存储已经写好的静态手势动作，其中包括了左手的手指数字识别分别是：数字一表示食指展开，其余手指弯曲；数字二表示食指和中指展开，其余手指弯曲；数字三表示中指、无名指和小拇指展开，食指和拇指弯曲触碰指尖；数字四表示拇指弯曲，其余手指展开；数字五表示所有手指展开；数字六表示拇指和小拇指展开，其余手指弯曲；数字七表示食指展开，掌心与食指关节点E2的向量与食指关节点E2与食指关节点E3向量的夹角小于180°且大于80°；数字八表增拇指和食指展开，其余手指弯曲；数字九表示掌心与食指关节点E2的向量与食指关节点E2与食指关节点E3向量的夹角小于90°且大于10°；数字零表示所有手指弯曲；动态手势识别库：包括在静态手势识别库的基础上自定义的组合两个手势动作形成一个新的手势事件组合，一个手势固定动作组合手势射线，手向上滑动，手向下滑动，手向左滑动，手向右滑动，收拖拽物体移动，手势射线点击按钮，手势射线拖动UI按钮，手势射线拖拽物体，手势射线点击可移动区域进行移动；手部伸展阈值规则，包括了每个手指的节点，并依据统计出的常用手指展开深度形成了手势的展开的阈值范围确定；手部弯曲阈值规则，包括了每个手指的节点，并依据统计出的常用手指弯曲深度形成了手势的弯曲的阈值范围确定。

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