面向智能家居场景的多手势精准分割方法技术

本发明专利技术揭示了一种面向智能家居场景的多手势精准分割方法，包括如下步骤：S1、对手势图像Image0进行预处理，得到图像Image1；S2、对预处理后的图像Image1进行肤色分割，得到经过处理后的图像Image4；S3、在图像Image4中构建图像的最小绑定矩形MBR；S4、通过非手势区域排除准则对图像Image4中的非手势区域进行排除，获取手势图像Image5；S5、通过基于手部形状特征的手臂冗余去除算法对图像Image5进行处理，完成对手臂冗余的去除。本发明专利技术可以在本地智能化地对手势进行分割，整个过程快速、准确，显著地提高了基于手势的人机交互系统的使用舒适度。

Multi-gesture precise segmentation method for smart home scene

【技术实现步骤摘要】
面向智能家居场景的多手势精准分割方法
本专利技术涉及一种智能识别方法，具体涉及一种面向智能家居场景的多手势精准分割方法，属于智能家居领域。
技术介绍
手势分割是指将手势信息从复杂的图像背景中分割出来的技术，手势分割质量(准确性、完整性、冗余性)的好坏对基于手势的人机交互系统的识别与检测准确率有着重要的影响。面向家居场景下的实时手势分割更为复杂，用户手势不仅更为复杂多变，而且易受背景、光照与拍摄角度等因素的影响。在目前的计算机视觉领域内，尚未存在一种能够自适应的手势分割算法。现行的一些具有代表性的手势分割方法主要依赖于外部设备或者需要对用户的手部进行特殊处理，但由于其限制了人们活动范围，同时需要配套的硬件设备，造价及其昂贵等原因，这些技术也很难在实际应用中得到大规模的推广。与技术发展相对应的是，当今市场上，具有手势分割功能的智能家居设备还较为少见，大多数的手势分割产品仅仅停留在对皮肤的分割上，并不能完全且准确地针对手势进行分割，分割效果并不理想。并且这些设备大多依靠云端服务器、过于依赖网络，在没有网络的情况下将无法进行工作。综上所述，如何在现有技术的基础上提出一种全新的面向智能家居场景本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种面向智能家居场景的多手势精准分割方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、对手势图像Image0进行预处理，得到图像Image1；S2、对预处理后的图像Image1进行肤色分割，得到经过处理后的图像Image4；S3、在图像Image4中构建图像的最小绑定矩形MBR；S4、通过非手势区域排除准则对图像Image4中的非手势区域进行排除，获取手势图像Image5；S5、通过基于手部形状特征的手臂冗余去除算法对图像Image5进行处理，完成对手臂冗余的去除。

【技术特征摘要】
1.一种面向智能家居场景的多手势精准分割方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、对手势图像Image0进行预处理，得到图像Image1；S2、对预处理后的图像Image1进行肤色分割，得到经过处理后的图像Image4；S3、在图像Image4中构建图像的最小绑定矩形MBR；S4、通过非手势区域排除准则对图像Image4中的非手势区域进行排除，获取手势图像Image5；S5、通过基于手部形状特征的手臂冗余去除算法对图像Image5进行处理，完成对手臂冗余的去除。2.根据权利要求1所述的面向智能家居场景的多手势精准分割方法，其特征在于，S1中所述预处理至少包括：手势图像去噪、手势图像二值化及形态学处理。3.根据权利要求1所述的面向智能家居场景的多手势精准分割方法，其特征在于，S2具体包括如下步骤：S21、将Image1图像从RGB颜色空间转换到YCbCr颜色空间，得到图像Image2，再通过全局固定阈值二值化法对每个像素与阈值进行比较，得到二值化图像Image3；S22、使用形态学中的膨胀腐蚀运算对二值化图像Image3中的孔洞与缝隙进行消除，并使用中值滤波器处理二值化图像，得到图像Image4。4.根据权利要求1所述的面向智能家居场景的多手势精准分割方法，其特征在于，S3具体包括如下步骤：将...

【专利技术属性】
技术研发人员：张晖，张迪，赵海涛，孙雁飞，朱洪波，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32