专利名称：基于肤色与形态特征的动态手势识别方法
技术领域：
本发明所述的基于肤色与形态特征的动态手势识别方法，属于一种利用摄像头检测视频信息的方法，主要用于人机交互系统、互动广告系统等领域。
背景技术：
随着社会的计算机化,计算机在现代社会中的影响迅速扩大。随着计算机性能的逐步提高和各领域对计算机使用的不断深入，高性能、高智能和高可靠性被普遍认为是当前计算机科学发展的主要方向。与鼠标键盘相比，基于手势识别的人机交互方式在自然性和易用性上有较大的优势，手势的直观性和强大语义使得人机交互变得更灵活、更直接、更方便。而且，基于视觉的手势交互还具有成本低廉、部署方便的特点。根据手势的时间特性，可以讲手势分为静态手势和动态手势两种。静态手势处理 时只对一帧图像进行计算，主要是单个手形进行识别，不需要时间信息；动态手势则需要对序列图像进行分析，需要分析包含时间轴上的手势位置的变化以及手势形状的变化。由于手的形状不规则，灵活多变，很难提取特征，这也造成了手势识别的识别率低。本发明提供了一种稳定性好、识别率高的手势动作识别方法。
发明内容
本发明提供了一种基于肤色与形态特征的动态手势识别方法，可以检测并判断人手的挥动方向，进而可以利用此信息控制机器，本发明具有稳定性好、识别率高等特点，可以应用在人机交互系统、互动广告系统等领域。本发明采用的技术方案为一种基于肤色与形态特征的动态手势识别方法，包括以下步骤步骤I :初始化，并截取一帧MXN大小的彩色图像，记为S1，其中M和N为正整数，分别表示图像矩阵的行数和列数；步骤2 :对图像S1作高斯滤波处理，其方法为首先，确定高斯滤波器模板，二维高斯函数的表达式为
权利要求
1.一种基于肤色与形态特征的动态手势识别方法，其特征在于包括以下步骤 步骤1 :初始化，并截取一帧MXN大小的彩色图像，记为S1，其中M和N为正整数，分别表示图像矩阵的行数和列数； 步骤2 :对图像S1作高斯滤波处理，其方法为首先，确定高斯滤波器模板，二维高斯函数的表达式为
2.根据权利要求I所述的基于肤色与形态特征的动态手势识别方法，其特征在于所述步骤6从图像S4中检测人手肤色块的方法如下 a)检索整个图像S4中的非零像素点，有很多非零像素点连接在一起的区域称为肤色块，寻找面积大于一定阈值的肤色块，并按肤色块面积的由大到小排序，首先选择肤色块面积最大的进行检测； b)按照如下述公式求出肤色块的圆形度
3.根据权利要求1所述的基于肤色与形态特征的动态手势识别方法，其特征在于所述步骤7检测手的动态运动信息方法如下 求出图像S4中标记出的人手肤色块的重心，记为(ic，jc)，并记录，设当前图像是第k帧图像，重心记为((ic))k, (jc)k),将图像沿水平方向由左向右分为宽度比为2:1:2的X1, X2，X3三个部分，将图像沿竖直方向由下到上分为宽度比为2:1:2的YpY2J3S个部分，判断(gk属于X1, X2, X3中的哪个部分，a)k属于Y1, Y2, Y3的哪个部分，并记录； 比较1，2，. . .，k帧图像的肤色块重心的水平坐标i。在水平方向上的位置变化，若i。移动轨迹是X1 — X2 — X3，说明肤色块是向右移动，即手向右挥动，令k = 1，检测下一帧图像，若肤色块的水平坐标i。移动轨迹是X3 — X2 — X1,说明肤色块是向左移动，即手向左掸动，令k = I,检测下一巾贞图像； 比较1，2，...，k帧图像的肤色块重心的竖直坐标j。在竖直方向上的位置变化，若j。移动轨迹是 Y1 — Y2 — Y3，说明肤色块是向上移动，即手向上挥动，令k = 1，检测下一帧图像，若肤色块的竖直坐标j。移动轨迹是Y3 — Y2 — Y1,说明肤色块是向下移动，即手向下挥动，令k= 1，检测下一帧图像； 若以上4种情况都不满足，则令k加1，检测下一帧图像。
全文摘要
本发明公开了一种基于肤色与形态特征的动态手势识别方法，该方法为采集视频图像，得到当前的视频帧；对采集到的视频帧作肤色阈值处理，得到肤色二值图像；将二值图像进行滤波降噪处理，提高图像质量；检测识别肤色二值图像中的人手部分；根据人手部分的重心位置信息识别手势的动作。本发明具有一下优点(1)实时性好，响应时间短，可以应用到人机交互领域；(2)成本低廉，通过摄像头和计算机或DSP之类的处理设备即可组成；(3)稳定性好，对于手势的旋转、平移、变形，本算法都有较好的处理效果。本发明可应用于人机交互领域。
文档编号G06K9/00GK102880865SQ201210372408
公开日2013年1月16日 申请日期2012年9月28日 优先权日2012年9月28日
发明者路小波, 江潇, 曾维理, 朱周, 陈伍军 申请人:东南大学