一种基于多特征融合的手指灵活检测方法

本发明公开的一种基于多特征融合的手指灵活性检测方法，首先利用置于手部运动垂直上方的RGB相机拍摄正常人和有手部功能障碍的人在设计好的游戏环境下运动的敲击键盘的手部运动视频，然后再将视频提取成视频帧，经过OpenPose模型得到手部21个关节点的坐标，然后根据敲击键盘的时间序列得到手指敲击键盘前后瞬间的视频帧集合，然后计算手指运动的角度变化和角速度，然后计算正常人和有手部功能障碍人敲击键盘每个手指的准确率，最后将平均角速度和手指敲击键盘的准确率融合，通过SVM训练，判断并分类出手指灵活性较差的人群。本发明通过采集手部运动特征，得到手指灵活性检测模型，判断并分类出手指灵活性较差的人群，其分类的准确率在75％以上。

《一种基于多特征融合的手指灵活检测方法》是一发明专利，专利号为 2021107222262，当前法律状态为已下证，由西安理工大学提出申请，发明人为金海燕;任严;潘志庚;肖照林，申请日期为2021-06-28，公开（公告）日期为2024-03-29，国际专利分类号（IPC）为 G06V 40/20 (2022.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：图像处理、康复训练。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开的一种基于多特征融合的手指灵活性检测方法，首先利用置于手部运动垂直上方的RGB相机拍摄正常人和有手部功能障碍的人在设计好的游戏环境下运动的敲击键盘的手部运动视频，然后再将视频提取成视频帧，经过OpenPose模型得到手部21个关节点的坐标，然后根据敲击键盘的时间序列得到手指敲击键盘前后瞬间的视频帧集合，然后计算手指运动的角度变化和角速度，然后计算正常人和有手部功能障碍人敲击键盘每个手指的准确率，最后将平均角速度和手指敲击键盘的准确率融合，通过SVM训练，判断并分类出手指灵活性较差的人群。本发明通过采集手部运动特征，得到手指灵活性检测模型，判断并分类出手指灵活性较差的人群，其分类的准确率在75％以上。

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