技术特征：
技术总结
本发明公开了一种实时手势识别的方法，包括如下步骤：1)将获得的手势视频，分解为按时间顺序进行排序的图像序列，并对所得图像预处理后进行手部区域分割；2)提取每一幅图像中手部区域的手形特征并用SVM支持向量机识别成对应的手势值；3)将每一幅图像的手势值与通过迭代LK金字塔光流算法获得的运动轨迹的方向特征组合为每一个动态手势图像的特征向量；4)循环执行2)‑3)，循环结束条件为当前视频的所有图像均被处理，从而获得一组完整的特征向量序列；5)建立手势模板库6)将得到的特征向量序列与模板库中所有模板都进行优化DTW匹配，计算匹配的失真度，如果大于失真阈值，则识别失败，如果小于失真阈值，则输出识别结果。
技术研发人员：张晖;杨纯
受保护的技术使用者：南京邮电大学
技术研发日：2017.11.22
技术公布日：2018.04.24