[发明专利]基于骨架化和模板匹配的交警手势识别方法

权利要求书

1.一种基于骨架化和模板匹配的交警手势识别方法，其特征在于：所述交警手势识别方法包括以下步骤：

(1)提取交警关键手势，将手势序列图像进行二值化处理，并进行二值图像大小归一，提取过程如下：

(1.1)根据交警手势的周期性，对手势序列图像采样并进行周期性检测；

(1.2)在一个周期内，计算各个目标图像轮廓中的像素点数；

(1.3)根据轮廓点数集合得到对应的波形图，找到波峰及波谷；

(1.4)找出波峰波谷所对应的二值图像即为交警的关键手势；

(2)采用轮廓删减进行骨架化处理，提取所述交警的关键手势的图像轮廓，将候选删除点范围缩小到轮廓点集合内；然后删除轮廓点集中的非骨架点，保留骨架点；重复上述过程，直到提取的轮廓中没有可以删除的点为止，剩下的不可删除的像素点集合即为交警的关键手势图像的骨架，将各种交警关键手势对应的骨架存入模板库；

(3)提取当前交警手势序列的关键图像，采用轮廓删减进行骨架化处理得到当前手势骨架，将当前手势骨架与所述模板库内的各个骨架进行匹配，找到最相似的骨架为当前交警手势骨架，得出交警手指的识别结果。

2.如权利要求1所述的基于骨架化和模板匹配的交警手势识别方法，其特征在于：所述步骤(2)中，采用轮廓删减进行骨架化处理的过程如下：

(2.1)提取图像轮廓，将候选删除点范围缩小到轮廓点集合内，获取轮廓步骤如下：

(2.1.1)设置当前点P为空；

(2.1.2)按自左向右、从上到下的顺序搜索，直至找到一个目标像，设为当前点P，定义一个方向变量dir，存储从当前边界像素出发，相对于当前边界像素，沿着边界搜索下一个边界像素的开始方向，起始方向：dir＝5；

(2.1.3)从P的dir方向开始按逆时针方向搜索其8-邻域，直至找到一个目标像素，设为当前点P；

(2.1.4)若P不是起始点，设置P点像素值为2，并将P插入轮廓向量V；

(2.1.5)从P的dir方向开始按逆时针方向搜索其8-邻域，直至找到一个目标像素并设为当前点P，若P为起始点，转到第(2.1.8)步；

(2.1.6)更新dir，若当前dir为斜角方向，则更新dir＝(dir+4+2)％8；否则，更新dir＝(dir+4+3)％8；

(2.1.7)若P点像素值为2，则转到第(2.1.5)步，否则转到第(2.1.4)步，搜索下一边界像素；

(2.1.8)轮廓提取结束；

(2.2)在得到目标图像轮廓以后，在轮廓点集合范围按8-领域及如下删除规则循环判断轮廓点集合内各个点是否是可删除的非骨架点，若有可删除的非骨架点，执行(2.3)；若没有，则骨架化结束；删除规则如下：

a.内部点不能删除；

b.孤立点不能删除，所述孤立点为8-领域内没有目标图像的像素点；

c.直线端点不能删除，所述直线端点为8-领域内只有1个目标图像的像素点；

d.边界点，若去除后增加连通分量，则不可以删除；所述边界点8-领域内只有2个或者3个目标图像的像素点；

(2.3)删除轮廓点集合内所有可删除的非骨架点，跳回(2.1)重新执行下一次细化。

3.如权利要求1或2所述的基于骨架化和模板匹配的交警手势识别方法，其特征在于：所述步骤(3)中，所述匹配方法采用基于加权的Hausdorff距离的模板匹配，即计算当前骨架像素点集与模板库骨架像素点集之间的Hausdorff距离，距离最小者为匹配的模板。