[发明专利]一种动态手势跟踪方法及系统

权利要求书

1.一种动态手势跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤S100：获取视频帧序列图像；

步骤S200：对所述视频帧序列图像进行肤色检测和运动检测，获得运动手势目标帧序列图像；

步骤S300：将运动手势目标帧序列图像中的第i-1帧图像作为模板图像，将运动手势目标帧序列图像中的第i帧图像作为运动手势目标图像；其中，i为大于等于2的整数；

步骤S400：对所述模板图像进行处理，获得模板灰度图像；对所述运动手势目标图像进行处理，获得运动手势目标灰度图像；

步骤S500：对模板灰度图像进行傅里叶变换，获得模板图像的离散傅里叶系数矩阵；对运动手势目标灰度图像进行傅里叶变换，获得运动手势目标图像的离散傅里叶系数矩阵；

步骤S600：利用离散傅里叶系数与离散余弦变换系数的关系式，根据运动手势目标图像的离散傅里叶系数矩阵确定运动手势目标图像的离散余弦变换系数矩阵；根据模板图像的离散傅里叶系数矩阵确定模板图像的离散余弦变换系数矩阵；

步骤S700：根据运动手势目标图像的离散余弦变换系数矩阵计算运动手势目标图像的哈希值；根据模板图像的离散余弦变换系数矩阵计算模板图像的哈希值；

步骤S800：根据运动手势目标图像的哈希值和模板图像的哈希值确定运动手势目标图像与模板图像的相似度；

步骤S900：判断运动手势目标图像与模板图像的相似度是否小于等于设定阈值；

如果相似度小于等于设定阈值，则判断i是否大于n；如果i大于n，则匹配成功，实现对运动手势目标的跟踪；如果i小于等于n，则令i＝i+1，返回步骤S300；其中，n为运动手势目标帧序列图像中的总帧数；

如果相似度大于设定阈值，则匹配失败。

2.根据权利要求1所述的动态手势跟踪方法，其特征在于，所述对所述视频帧序列图像进行肤色检测和运动检测，获得运动手势目标帧序列图像；具体包括：

根据所述视频帧序列图像确定运动手势目标区域帧序列补偿图像；

采用三帧差分法，从运动手势目标区域帧序列补偿图像中提取出连续的三帧图像进行运动检测，获得运动手势目标帧序列图像。

3.根据权利要求2所述的动态手势跟踪方法，其特征在于，所述根据所述视频帧序列图像确定运动手势目标区域帧序列补偿图像，具体包括：

将所述视频帧序列图像由RGB色彩空间转换成HSV色彩空间，分别获得多个色相分量和饱和度分量；

当各色相分量和饱和度分量符合设定阈值条件，则确定手势目标区域帧序列图像；

将所述视频帧序列图像由RGB色彩空间转换成YCbCr色彩空间，分别对所述视频帧序列图像的红、绿、蓝三种色彩进行线性变换，分别获得第一亮度分量、第二亮度分量和第三亮度分量；

根据所述第一亮度分量、第二亮度分量和第三亮度分量确定亮度分量均值；

根据所述亮度分量均值对所述运动手势目标区域帧序列图像进行光照补偿，获得运动手势目标区域帧序列补偿图像。

4.根据权利要求2所述的动态手势跟踪方法，其特征在于，所述采用三帧差分法，从运动手势目标区域帧序列补偿图像中提取出连续的三帧图像进行运动检测，获得运动手势目标帧序列图像，具体包括：

从运动手势目标区域帧序列补偿图像中提取连续的三帧图像，分别为第k-1帧图像、第k帧图像、第k+1帧图像；

分别对第k-1、k帧图像和第k、k+1帧图像做差分运算，分别获得第一二值差分图像和第二二值差分图像；

对第一二值差分图像和第二二值差分图像分别进行阈值化处理，分别获得第一阈值二值化图像和第二阈值二值化图像；

根据第一阈值二值化图像和第二阈值二值化图像确定运动手势目标帧序列图像。