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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利一种手语基本手形识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118762399B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410953488.3，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种手语基本手形识别方法是由韩勇;韩雨欣设计研发完成，并于2024-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种手语基本手形识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种手语基本手形识别方法，方法包括：采集多帧手语基本手形图像，通过MediaPipe提取图像中手部关节点数据；根据提取关节点数据集计算手指关节角度和手指间角度数据；采用SVM方法建立分类模型；读取待识别的手语视频，通过MediaPipe对连续多帧手语图像中手部关节点进行提取；逐帧计算手指关节角度、手指间角度数据和手掌方向数据；将角度数据输入预先训练的SVM模型中，得到对应的手语基本手形和手形方向。本发明实例能够更准确地识别基本手形，理解手语动作，提高了基本手形识别的准确率。

本发明授权一种手语基本手形识别方法在权利要求书中公布了：1.一种手语基本手形识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：采集多帧手语基本手形图像，通过MediaPipe提取图像中手部关节点数据； 步骤2：根据提取关节点数据集计算手指关节角度和手指间角度数据，计算公式如下： 关节角度 其中：xi-1,yi-1是前一个关节点的坐标，xi,yi是当前关节点的坐标，xi+1,yi+1是下一个关节点的坐标；手指间角度 其中：P1,P2是前一根手指的掌指关节和远端指间关节；Q1,Q2是后一根手指的掌指关节和远端指间关节； 步骤3：建立分类模型，采用SVM方法建立分类模型；建模时，选出训练集和测试集，首先通过调用svm函数训练训练集，将建好的SVM模型保存到svm_model中，通过调用predict函数对测试集进行测试，计算SVM模型在测试集上的准确率precision； 步骤4：读取待识别的手语视频，通过MediaPipe对连续多帧手语图像中手部关节点进行提取； 步骤5：逐帧计算手指关节角度、手指间角度数据和手掌方向数据，以左手为例，手掌朝向分类规则如下： n＝u×v＝uyvz-uzvy,uzvx-uxvz,uxvy-uyvx,＝nx,ny,nz max_component＝max|nx|,|ny|,|nz| 当max_component＝|nx|,且nx0时,手掌向内； 当max_component＝|nx|,且nx≤0时,手掌向外； 当max_component＝|ny|,且ny0时,手掌向上； 当max_component＝|ny|,且ny≤0时,手掌向下； 当max_component＝|nz|,且nz0时,手掌向前； 当max_component＝|nz|,且nz≤0时,手掌向后； 其中：u＝p1-p0，v＝p2-p0，p0为手腕关节，p1为手部食指掌指关节，p2为手部小指掌指关节； 步骤6：将得到的手指关节角度数据和手指间角度数据输入训练的分类模型svm_model中，输出对应的手语基本手形和手形方向，最后将所述结果识别为文本。

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