【技术实现步骤摘要】
本专利技术关于一种，特别是涉及一种基于不变性结构特征的。
技术介绍
现有的手势识别方法主要有两种，一种是基于3D模型的手势模型方法，另一种是基于表观的手势模型方法。基于3D模型的手势模型是确定手掌的位置和关节角度，其能够反映手势的局部细节信息，一般是把三维模型映射到图像平面，对模型的运动参数进行搜索匹配。然而，由于3D模型具有很高的特征矢量维度，造成计算量过大，并且在跟踪的过程中会由于误差的不断积累导致跟踪的精度不高甚至丢失目标。基于表观的手势模型，可分为基于区域的跟踪、基于活动轮廓或变形模板的跟踪以及基于其他图像特征的跟踪方法， 它们都是完全基于图像表观的非模型方法，由于未能保证所跟踪的特征，如兴趣点、轮廓、2D区域等特征具有不变性，很容易受到遮挡或者条件变化等因素的影响。
技术实现思路
为克服上述现有技术的不足，本专利技术之目的在于提供一种，其利用手势固有的形状结构特征进行手势分割，提取手势的尺度不变性、旋转不变性特征，再采用基于仿射变换的块匹配法对动态手势进行跟踪，以达到速度快、精度高的目的。为达上述及其它目的，本专利技术提出一种动态手势识别系统，用于对视频中...
【技术保护点】
一种动态手势识别系统，用于对视频中动态手势进行识别，至少包括：静态手势识别模组，检测视频帧内运动区域，得到肤色区域，并针对五指张开的手势，提取几何特征，采用手形的相对几何特征，利用SVM分类器进行分类，从而从肤色区域中定位出手势部分；以及动态手势跟踪模组，采用基于仿射变换的块匹配法，通过计算相邻帧的运动参数进行手势跟踪。
【技术特征摘要】
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