METHOD FOR IDENTIFYING A HAND GESTURE

The invention relates to a method (100) implemented in an apparatus for identifying a hand gesture (1) of a user (2) which includes locating (101) a hand in a three-dimensional space (3) and obtaining (102) at least one two-dimensional projection (4) from a cloud of three-dimensional points (5) that represent said hand. For each two-dimensional projection obtained the following steps are performed: scaling (103) the two-dimensional projection; extracting (104) from the scaled two-dimensional projection a vector of features (v); normalising (105) each feature and identifying (106) a candidate hand gesture from the normalised vector of features by means of a previously trained classifier. Procedimiento (100) implementado en un aparato para identificar un gesto de mano (1) de un usuario (2) que comprende localizar (101) en un espacio tridimensional (3) una mano y obtener (102) al menos una proyección bidimensional (4) a partir de una nube de puntos (5) tridimensionales que representan dicha mano. Para cada proyección bidimensional que se obtiene se realizan los pasos de escalar (103) la proyección bidimensional; extraer (104) de la proyección bidimensional escalada un vector de características (v); normalizar (105) cada característica e identificar (106) un gesto de mano candidato a partir del vector de características normalizado mediante un clasificador previamente entrenado. L'invention concerne un procédé (100) mis en œuvre dans un appareil pour identifier un geste de la main (1) d'un utilisateur (2), ledit procédé consistant à localiser (101) dans un espace tridimensionnel (3) une main et à obtenir (102) au moins une projection bidimensionnelle (4) à partir d'un nuage de points (5) tridimensionnels qui représentent ladite main. Pour chaque projection bidimensionnelle obtenue, les étapes suivantes sont effectuées : la projection bidimensionnelle est mise à l'échelle (103) ; un vecteur de caractéristiques (v) est extrait (104) de la projection bidimensionnelle mise à l'échelle ; chaque caractéristique est normalisée (105) et un geste de la main candidat est identifié (106) à partir du vecteur de caractéristiques normalisé au moyen d'un classificateur préalablement entraîné.