一种手势识别方法技术

本发明专利技术提供了一种手势识别方法，首先通过对用户图像进行边缘检测，根据当前图像和背景图像的边缘检测结果，确定出当前图像相对于背景图像中的运动区域，接下来通过肤色识别确定出用户的手部位置，然后根据各帧图像中用户的手部位置的移动轨迹，确定用户的手势。本发明专利技术的手势识别方法在不增加硬件的情况下可以减少光照等外部条件影响对用户手部位置的识别，从而在不增加成本的情况下提高了手势识别的准确率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像识别
，具体而言，涉及。
技术介绍
电视机等视频设备由于用户都是远距离观看，因此大都使用遥控器操作，随着产品的智能化越来越高，使用遥控器的操作方式已经不能满足用户的需求。手势控制作为一种新型的控制方式，逐渐被应用于控制电视机等产品上。 目前较为典型的手势识别技术是利用摄像头对拍摄图像，通过对图像进行肤色识另IJ，识别出用户的手部，然后根据手部的形态和位移确定用户的手势。手势识别技术实现了手部信息的捕捉以及手部信息到命令的转换，但现有的手势识别方法存在一些缺陷，由于肤色识别主要是对拍摄到的图像的色彩进行识别，而色彩本身受到外界光线的影响较大，而电视机本身又是发光的，这些光线照射到用户身上会使用户肤色发生变化，这种影响在夜晚表现的尤为明显。在这种情况下，肤色识别的准确度会降低，从而使得手势识别的准确率较低。现有技术为了解决这一问题，通常使用其他硬件对人体进行检测，例如辅助摄像头、红外传感器等进行辅助识别，但是这种方法的缺点是显而易见的:增加了硬件成本。
技术实现思路
本专利技术提供了，在不增加硬件的情况下，提高了手势识别的准确率。 具体的，本专利技术提供了，包括:接收当前帧图像；对当前帧图像和预先设定的背景图像进行边缘检测；将两帧图像的边缘检测结果进行比较，获得当前帧图像的运动区域；对当前帧图像的运动区域进行肤色识别，确定当前帧图像中手部的位置；根据当前帧图像及前后各帧图像中手部的位置确定用户的手部运动轨迹，根据所述手部运动轨迹对用户的手势进行识别。 优选的，所述将两帧图像的边缘检测结果进行比较，获得当前帧图像的运动区域包括:计算当前帧图像边缘点和背景图像边缘点的豪斯多夫距离，根据两组边缘点点集之间的豪斯多夫距离获得当前帧图像的运动区域。 优选的，所述计算当前帧图像边缘点和背景图像边缘点的豪斯多夫距离，根据两组边缘点点集之间的豪斯多夫距离获得当前帧图像的运动区域包括:将背景图像和当前帧图像划分为若干个大小相等的子区域，计算当前帧图像中每个子区域中图像边缘点与背景图像中对应的子区域的豪斯多夫距离；计算每个子区域的豪斯多夫距离与第一阀值的差值，将差值大于所述第一阀值的子区域确定为当前帧图像的运动区域。 优选的，所述计算当前帧图像边缘点和背景图像边缘点的豪斯多夫距离，根据两组边缘点点集之间的豪斯多夫距离获得当前帧图像的运动区域包括步骤:a、将背景图像和当前帧图像划分为若干个大小相等的子区域，计算当前帧图像中每个子区域中图像边缘点与当前帧图像中对应的子区域的豪斯多夫距离；b、将每个子区域的豪斯多夫距离与第一阀值作比较，若该差值大于第一阀值，则保留该子区域，否则去除；C、对每个保留的子区域进一步划分为若干个大小相等的小块，计算每个小块的豪斯多夫距离，将每个小块的豪斯多夫距离与对应的阀值作比较，若该差值大于该阀值，则保留该小块，否则去除；d、重复步骤C，直至单个小块包括的像素点小于预先设定的数量；e、将所有保留的小块图像确定为当前帧图像的运动区域。 优选的，所述计算当前帧图像中每个子区域中图像边缘点与背景图像中对应的子区域的豪斯多夫距离包括:计算当前帧子区域中每个边缘点与背景图像中对应子区域中的最近的边缘点的欧式距离，将该距离中的最大值确定为该子区域的豪斯多夫距离。 优选的，所述计算当前帧图像中每个子区域中图像边缘点与背景图像中对应的子区域的豪斯多夫距离包括:计算当前帧子区域中每个边缘点与背景图像中对应子区域中的最近的边缘点的欧式距离，将该距离中的最大值记为该子区域的第一豪斯多夫距离；计算背景图像子区域中每个边缘点与当前帧对应子区域中的最近的边缘点的欧式距离，将该距离中的最大值记为该子区域的第二豪斯多夫距离；将第一豪斯多夫距离和第二豪斯多夫距离中的最大值确定为该子区域的豪斯多夫距离。 优选的，所述对当前帧图像进行边缘检测包括:获得当前帧图像的灰度图像，对所述灰度图像进行边缘检测。 优选的，所述获得当前帧图像的灰度图像，对所述灰度图像进行边缘检测，包括:对所述灰度图像进行邻域平均滤波，对滤波后的灰度图像进行边缘检测。 优选的，所述根据当前帧图像及前后各帧图像中手部的位置确定用户的手部运动轨迹包括:计算当前帧图像及前后各帧图像中手部的质心位置，根据每帧图像中手部的质心位置确定确定用户的手部运动轨迹。 优选的，所述根据每帧图像中手部的质心位置确定确定用户的手部运动轨迹包括:将每帧图像中手部的质心位置坐标经过至少一次B样条拟合，获得手部的运动轨迹曲线。 本专利技术的实施例首先通过对用户图像进行边缘检测，根据当前图像和背景图像的边缘检测结果，确定出当前图像相对于背景图像中的运动区域，运动区域检测可以将用户图像中静止的部分或者是运动不明显的部分去除，这样可以方面的去除掉除用户本身之外的其他图像内容，同时由于用户的面部动作一般幅度较小，因此也可以通过此步骤去除。由于背景及用户面部等区域已经被去除，因而接下来通过肤色识别就可以准确的确定出用户的手部位置，然后根据各帧图像中用户的手部位置的移动轨迹，确定用户的手势。这样，就可以减少光照等外部条件影响对用户手部位置的识别，从而在不增加成本的情况下提高了手势识别的准确率。 【附图说明】 图1是本专利技术实施例的的示意图；图2是本专利技术实施例的优选的的示意图；图3是本专利技术实施例的当前帧图像边缘点和背景图像边缘点之间的豪斯多夫距离的计算方法的示意图；图4是本专利技术实施例的每个小块中前帧图像边缘点和背景图像边缘点之间的豪斯多夫距离的计算方法的示意图。 【具体实施方式】 为了能够更清楚地理解本专利技术的上述目的、特征和优点，下面结合附图和【具体实施方式】对本专利技术进行进一步的详细描述。 在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本专利技术，但是，本专利技术还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本专利技术并不限于下面公开的具体实施例的限制。 图1是根据本专利技术的实施例的手势识别方法的流程图。 如图1所示，根据本专利技术的实施例的手势识别方法可以包括以下步骤:步骤102，接收用户图像；具体的，这里的用户图像是连续的用户图像，例如视频。用户图像可以通过摄像头拍摄获得。一般情况下，摄像头获得的用户图像都是RGB图像。 步骤104，对当前帧图像和预先设定的背景图像进行边缘检测；具体的，这里的背景图像是预先设定的，可以是当前帧图像前面的任一一帧图像。背景图像可以是固定某帧图像，例如接收到的第I帧图像，第3帧图像；也可以按照某种规则确定，例如每隔几帧重新确定一个背景图像；也可以将满足某种条件的图像帧作为背景图像，例如当检测到有运动物品时，将有运动物品的第I帧作为背景图像。 边缘检测的算法可以是Sobel算子算法、Robert算子算法或Canny算法等等,本专利技术实施例不做限制。 为了使边缘检测的结果更为准确，本实施例可优选的对图像进行平滑处理，平滑处理可以有效的去除图像中的噪点，这样边缘检测的结果更为准确。进一步的，为了减少边缘检测的运算量，也可以先将图像的灰度信息提取出来，获得灰度图像，这样，只需要根据图像的亮度进行边缘检测的计算。 步骤106，将两帧图像的边缘检测结果进行比较，获得当前帧图像的运动区域； 步本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种手势识别方法，其特征在于，包括：接收当前帧图像；对当前帧图像和预先设定的背景图像进行边缘检测；将当前帧图像和背景图像的边缘检测结果进行比较，获得当前帧图像的运动区域；对当前帧图像的运动区域进行肤色识别，确定当前帧图像中手部的位置；根据当前帧图像及前后各帧图像中手部的位置确定用户的手部运动轨迹，根据所述手部运动轨迹对用户的手势进行识别。

【技术特征摘要】
1.一种手势识别方法，其特征在于，包括: 接收当前帧图像； 对当前帧图像和预先设定的背景图像进行边缘检测； 将当前帧图像和背景图像的边缘检测结果进行比较，获得当前帧图像的运动区域； 对当前帧图像的运动区域进行肤色识别，确定当前帧图像中手部的位置； 根据当前帧图像及前后各帧图像中手部的位置确定用户的手部运动轨迹，根据所述手部运动轨迹对用户的手势进行识别。2.根据权利要求1所述的手势识别方法，其特征在于，所述将两帧图像的边缘检测结果进行比较，获得当前帧图像的运动区域包括: 计算当前帧图像边缘点和背景图像边缘点的豪斯多夫距离，根据两组边缘点点集之间的豪斯多夫距离获得当前帧图像的运动区域。3.根据权利要求2所述的手势识别方法，其特征在于，所述计算当前帧图像边缘点和背景图像边缘点的豪斯多夫距离，根据两组边缘点点集之间的豪斯多夫距离获得当前帧图像的运动区域包括: 将背景图像和当前帧图像划分为若干个大小相等的子区域，计算当前帧图像中每个子区域中图像边缘点与背景图像中对应的子区域的豪斯多夫距离； 计算每个子区域的豪斯多夫距离与第一阀值的差值，将差值大于所述第一阀值的子区域确定为当前帧图像的运动区域。4.根据权利要求2所述的手势识别方法，其特征在于，所述计算当前帧图像边缘点和背景图像边缘点的豪斯多夫距离，根据两组边缘点点集之间的豪斯多夫距离获得当前帧图像的运动区域包括步骤: a、将背景图像和当前帧图像划分为若干个大小相等的子区域，计算当前帧图像中每个子区域中图像边缘点与当前帧图像中对应的子区域的豪斯多夫距离； b、将每个子区域的豪斯多夫距离与第一阀值作比较，若该差值大于第一阀值，则保留该子区域，否则去除； C、对每个保留的子区域进一步划分为若干个大小相等的小块，计算每个小块的豪斯多夫距离，将每个小块的豪斯多夫距离与对应的阀值作比较，若该差值大于该阀值，则保留该小块，否则去除； d、...

【专利技术属性】
技术研发人员：王勇进，杜尧尧，周玉，冯志全，
申请(专利权)人：海信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37