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龙图腾网获悉贵州理工学院申请的专利一种自然人机交互的手语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：CN120821369B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510911049.0，技术领域涉及：G06F3/01；该发明授权一种自然人机交互的手语识别方法是由陈光辉;陈双设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自然人机交互的手语识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自然人机交互的手语识别方法，涉及手语识别技术领域，包括：得到关联手势；将实时手势解构为实时关键边和实时节点，将关联手势解构为样本关键边和样本节点；形成实时手势的实时矩阵，形成关联手势的样本矩阵；得到实时修正矩阵；形成实时修正矩阵和样本矩阵的差异特征；筛选得到目标样本矩阵，将目标样本矩阵对应的关联手势所对应的标准手势的手语含义，作为实时手势的实时语义；形成手语连续内容。通过得到关联手势、形成实时手势的实时矩阵、形成关联手势的样本矩阵、形成差异特征和对差异特征进行容错分析，形成较为满足于使用需求的模型，使得所使用的模型能消除识别误差，保证识别的准确性。

本发明授权一种自然人机交互的手语识别方法在权利要求书中公布了：1.一种自然人机交互的手语识别方法，其特征在于，包括： 获取手语表达所使用的至少一个标准手势及标准手势对应的手语含义； 形成至少一个采集样本人员，采集样本人员的手部按照标准手势进行动作展示，将展示的动作，作为标准手势对应的同类手势； 对同类手势进行旋转处理，得到至少一个关联手势，将关联手势匹配至同类手势对应的标准手势； 获取人机交互的至少一个实时手势，将实时手势解构为至少一个实时关键边和实时节点，将关联手势解构为至少一个样本关键边和样本节点； 根据实时关键边和实时节点，形成实时手势的实时矩阵，根据样本关键边和样本节点，形成关联手势的样本矩阵； 对实时矩阵进行变换，得到实时修正矩阵； 形成实时修正矩阵和样本矩阵的至少一个差异特征； 对差异特征进行容错分析，筛选得到目标样本矩阵，将目标样本矩阵对应的关联手势所对应的标准手势的手语含义，作为实时手势的实时语义； 将至少一个实时手势的实时语义进行串联，形成手语连续内容； 所述对同类手势进行旋转处理，得到至少一个关联手势包括以下步骤： 在0至360度构成的区间中均匀取至少一个识别点，按照识别点的值对同类手势进行旋转所得的手势，作为关联手势，旋转轴为同类手势的重心与同类手势的底部中点的连线； 所述将实时手势解构为至少一个实时关键边和实时节点，将关联手势解构为至少一个样本关键边和样本节点包括以下步骤： 预先获取基准手部，确定基准手部中关节的位置，作为基准位置，在基准位置处识别得到至少一个基准纹路线； 将同一个基准位置处的两个基准纹路线的中点的距离的最大值，作为第一距离，将两个基准位置的距离的最小值，作为第二距离； 第一距离除以基准手部的长度，得到第一比例，第二距离除以基准手部的长度，得到第二比例，将第一比例和第二比例的平均值，作为临界比例； 使用像素点梯度计算的方法，对实时手势进行纹路识别，得到至少一个实时纹路线； 两个实时纹路线的中点的距离除以实时手势的长度，得到两个实时纹路线的实时比例； 当实时比例小于临界比例时，则将两个实时纹路线判断为同类，否则，不作任何处理； 将同类的实时纹路线所在的位置，作为实时节点，实时节点将实时手势分割为至少一个实时部分，当与实时部分连接的实时节点个数为一或二时，则将实时部分作为实时关键边，否则，将实时部分作为实时手掌； 使用像素点梯度计算的方法，对关联手势进行纹路识别，得到至少一个样本纹路线； 两个样本纹路线的中点的距离除以关联手势的长度，得到两个样本纹路线的样本比例； 当样本比例小于临界比例时，则将两个样本纹路线判断为同类，否则，不作任何处理； 将同类的样本纹路线所在的位置，作为样本节点，样本节点将关联手势分割为至少一个样本部分，当与样本部分连接的样本节点个数为一或二时，则将样本部分作为样本关键边，否则，将样本部分作为样本手掌。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人贵州理工学院，其通讯地址为：550000 贵州省贵阳市贵安新区党武镇博士路；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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