一种基于包围盒模型的静态手势识别方法技术

本发明专利技术涉及一种基于包围盒的静态手势识别方法，首先根据肤色信息对场景图像中的手势区域进行分割，获得手势图像；再针对手势几何特征易受形变的影响，从多方面考虑手势几何特征，提出利用分层策略的思想，将多种手势的识别任务分两步骤实现；首先检测手势图像中的手指数目，在此基础上利用手指相对位置进行手势建模，将多类型手势分类转化到当前步骤下两种手势类型的分类，避免特征数据融合带来计算复杂的问题，利用手势几何特征进行手势建模并分类，提高了手势识别率。

A static gesture recognition method based on bounding box model

【技术实现步骤摘要】
一种基于包围盒模型的静态手势识别方法
本专利技术涉及计算机视觉，具体涉及一种基于包围盒模型的静态手势识别方法。
技术介绍
随着科学技术的发展，人机交互技术逐步成为计算机领域研究的重点。作为一种人性化的交互方式——手势，其具有更自然、更简单、更强的实时性特点。手势识别算法在各个领域已经有了广泛的应用，手势识别的普及使得人机交互变得更加简单。通常把手势定义为：通过手掌以及手指的位置、形状构成一种特定的语义系统，用来表达某种特定的含义。手势可分为静态手势和动态手势，静态手势表现的是在某一时刻手的空间姿态，而动态手势强调的是一个时间段的手的姿态序列。基于几何特征的手势识别方法是一种基础的手势识别方法，相比于基于模板匹配、基于机器学习的识别方法，其具有计算简单、识别速度快的优点。中国专利“一种基于单目视觉的手势识别方法及装置”(专利号：CN201710780344.2)，提出根据深度学习模型来对获取的手势进行识别，该方法需要花费大量的时间对手势模型进行训练，一定程度上模型训练的优劣直接影响了手势识别的准确性。中国专利“一种单步手势识别方法”(专利本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于包围盒模型的静态手势识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤(1)、加载场景图像并对图像进行色彩空间转换；/n步骤(2)、对步骤(1)中色彩空间转化后的图像利用肤色阈值进行手指部位区域检测，获得二值化图像；/n步骤(3)、对于步骤(2)中获得的二值化图像进行形态学处理，将边缘轮廓检测获得最大轮廓绘制为手势图像；/n步骤(4)、对步骤(3)中的获得的手势图像，去除小连通域，设置面值阈值，进行手指数的检测；/n步骤(5)、采用分层策略，通过构造矩形包围盒对手势进行建模，计算出指间距以及指间夹角，建立手势模型参数；/n步骤(6)、根据步骤(5)中得出的手势模型参数，采用模板匹配法，从...

【技术特征摘要】
1.一种基于包围盒模型的静态手势识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤(1)、加载场景图像并对图像进行色彩空间转换；
步骤(2)、对步骤(1)中色彩空间转化后的图像利用肤色阈值进行手指部位区域检测，获得二值化图像；
步骤(3)、对于步骤(2)中获得的二值化图像进行形态学处理，将边缘轮廓检测获得最大轮廓绘制为手势图像；
步骤(4)、对步骤(3)中的获得的手势图像，去除小连通域，设置面值阈值，进行手指数的检测；
步骤(5)、采用分层策略，通过构造矩形包围盒对手势进行建模，计算出指间距以及指间夹角，建立手势模型参数；
步骤(6)、根据步骤(5)中得出的手势模型参数，采用模板匹配法，从而输出手势识别结果。


2.根据权利要求1所述的一种基于包围盒模型的静态手势识别方法，其特征在于：步骤(1)中，所述图像色彩空间转换是指将图像从RGB空间转换到HSV空间。


3.根据权利要求1所述的一种基于包围盒模型的静态手势识别方法，其特征在于：步骤(3)所述形态学处理是一种基于图像形状的变换，能够实现消除噪声、分割出独立区域以及连接图像中相邻元素的功...

【专利技术属性】
技术研发人员：张辉，邓继周，王玉，罗晓梅，张胜文，方喜峰，朱成顺，张春燕，
申请(专利权)人：江苏科技大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32