[发明专利]一种多用途手势识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种手语识别方法，可以用于人机交互、手语字母输入、移动设备的操控以及游戏设计等很多领域，同时也有助于残障人士更好的使用目前先进的电子设备，融入到现代生活之中。

技术背景

2002年，牛津大学工程科学系完成了对46个手语字母以及符号的识别。

2003年，美国加州大学圣芭芭拉分校计算机科学系研制出HandVu系统，可以对手势进行定位和判别，并设计了其相关应用，取得了较好的效果。

现有技术中存在的困难有以下几点：

首先，手部区域跟踪的困难。主要原因在于当背景复杂时，手部的跟踪往往难以实现。在复杂背景下获取手部区域，是目前研究的热点之一。

其次，手部区域表达的困难。因为人手是多关节形变物体，在不同的角度所采集到的特征不尽相同，而且由于遮挡的存在，使得手部区域的特征表达有着很大的困难。

发明内容

本发明解决技术问题所采用的方案是：首先是背景图像的建模和消减。之后是在此基础之上获取手部区域，得到手部区域的轮廓。在轮廓的基础上，对手部区域的指尖进行检测。与此同时，计算手部区域的质心，通过质心对手部区域轮廓的整体进行基于改进型形状上下文描述子的描述。并将描述子所构成的特征向量送入有向无环支持向量机进行分类。将分类结果所属手型的指尖个数与指尖检测得到的结果相比较，若结果相符，则输出最终结果，否则，拒判。

本发明的进一步技术方案是：在上所述的背景图像建模和消减方法中，采用基于滑动平均图像序列的方法对背景进行建模，并在手部区域伸入图像之后进行背景消减。

在上述的指尖检测方法中，通过对指尖轮廓的建模，使用多点游走模板在边界轮廓上进行游走，将符合条件的边界作为指尖点。

在上述的手部轮廓描述算法中，通过改进型形状上下文描述子，以质心为基础，将手部轮廓进行投影。

在最终的判决结果中，如判决结果给出的初步结果所属手势类型所含有的指尖数和实际中指尖检测的结果不相符，则最终结果给出拒判，反之，将其输出为最终结果。

较之于现有的技术，本发明通过背景建模在最大程度上减轻了复杂背景对手势的影响。同时采用改进型形状上下文描述子对手部区域的轮廓进行描述，并且进行指尖检测。将改进型形状上下文描述子送入有向无环支持向量机，得到初始判决结果，并结合指尖数给出最终的结果，通过引入拒判，提高了识别率，增强了识别效果。

附图说明

图1为本发明的方法流程示意图。

图2为本发明中手指模型示意图。

图3为本发明中改进型形状上下文描述子示意图。

具体实施方式

在背景建模中，采用滑动平均图像序列的方法。Rt(x,y)=N-1NRt-1(x,y)+1NI(x,y),]]>其中R_t为t时刻的均值图像，R_t-1为t-1时刻的均值图像，I为当前采集到的图像。通过上述背景建模，可以得到背景模型，由于该方法是不断滑动的，所以对于环境的变化能够实施的作出相应。

在建模结束之后，将手伸入图像区域中。将此时采集到的图像与先前建模完成的背景图像做绝对值差分。通过设置阈值，将前景图像和背景图像区分开来。如果绝对值差分的结果大于阈值，则说明该像素点为前景图像，若结果小于阈值，则说明该像素点为背景图像。