[发明专利]一种手势识别方法及系统

权利要求书

1.一种手势识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1，采集图像以获取图像序列；

步骤S2，获取所述图像序列中的预定图像帧之间的帧差，依据所述帧差进行运动分割以获取当前的运动区域；

步骤S3，在所述运动区域中进行静态手势识别；

步骤S4，在识别到静态手势后进行动态手势识别；

所述步骤S4包括手势跟踪的步骤和手势变化判断的步骤；

所述步骤S2具体如下：

步骤S21，计算二值帧差：获取第n-1帧的像素灰度与第n-2帧的像素灰度之间的帧差作为第一帧差，取得所述第一帧差大于0的第一像素点集合；获取第n帧的像素灰度与第n-2帧的像素灰度之间的帧差作为第二帧差，取得所述第二帧差中的第一像素点集合部分作为第二像素点集合；获取所述第二像素点集合中像素大于第一设定阈值的第三像素点集合；

步骤S22，对于得到的所述第三像素点集合的帧差图像进行图像处理以得到当前运动图；

步骤S23，去除所述当前运动图中时间超过阈值的部分，将运动区域部分置为当前时间，并更新至历史运动信息中；

步骤S24，利用所述历史运动信息进行运动分割以获取当前的运动区域；

所述步骤S4还包括：

在所述运动区域中进行滑动手势判断，更新每一图像帧的跟踪结果的中心到手势队列时，按以下公式更新滑动方向值：

其中，x₀、x₁、…、x_n-1、x_n为每一图像帧的跟踪结果的中心的横向坐标，y₀、y₁、…、y_n-1、y_n为每一图像帧的跟踪结果的中心的纵向坐标；

Sx_n为新的跟踪结果中心相对于起始点的横向滑动值，Sx_n大于0则滑动方向为向右，Sx_n小于0则滑动方向为向左；

Sy_n为新的跟踪结果中心相对于起始点的纵向滑动值，Sy_n大于0则滑动方向为向下，Sy_n小于0则滑动方向为向上。

2.根据权利要求1所述的手势识别方法，其特征在于，所述步骤S3的具体步骤如下：

步骤S31a，将当前图像中的搜索窗口划分成复数个子区域；

步骤S32a，对每个所述子区域中的每个像素计算出局部二值特征值，依据所述局部二值特征值获得每个子区域的直方图后进行归一化；

步骤S33a，将归一化后的复数个所述子区域的直方图连接成为特征向量；

步骤S34a，根据已训练好的分类器特征库，运用级联的方法在当前图像中搜索手势区域。

3.根据权利要求2所述的手势识别方法，其特征在于，所述步骤S34a之后，还包括：

步骤S35a，在运动区域中进行手势检测，计算检测到的手势矩形框与各个手势队列的检测框的重叠率；

步骤S36a，判断所述重叠率是否大于一第二设定阈值；如果是，执行步骤S37a，如果否，执行步骤S38a；

步骤S37a，将所述手势矩形框分配到重叠率大于所述第二设定阈值的手势队列；

步骤S38a，将所述手势矩形框分配入一新的手势队列。

4.根据权利要求3所述的手势识别方法，其特征在于，所述步骤S37a或所述步骤S38a之后，包括步骤S39a，判断当前的手势队列中存在的手势数量是否到达第三阈值数量，若达到，则判断识别到静态手势，否则，继续检测。

5.根据权利要求2所述的手势识别方法，其特征在于，所述步骤S34a中所述分类器特征库的训练步骤包括：

步骤S341a，对训练图像的标记区域计算出局部二值特征；

步骤S342a，自所述局部二值特征中筛选有效的特征，构成第一分类器；

步骤S343a，通过组合多个所述第一分类器，构成第二分类器；

步骤S343a，级联多个所述第二分类器，形成用于设定静态手势检测的分类器特征库。