[发明专利]一种基于改进VIBE的手势检测方法

说明书

本发明涉及一种基于改进VIBE的手势检测方法，通过摄像头采集视频，取得若干视频帧图像并进行预处理，使用改进的VIBE算法进行手势检测后，对得到的手势帧图像进行形态学处理，得到处理后的手势。本发明利用LBP纹理特征构建真实场景参考帧，利用参考帧和背景样本集的交替作用实现对背景的逐渐更新。检测手势过程中充分利用了像素点的空间信息和时间信息，消除了由动态背景产生的误检，提高了手势检测的准确率。此外，LBP纹理特征对光照不敏感，利用LBP纹理特征构建真实场景可以很好适应光照变化。

技术领域

本发明涉及计算；推算；计数的技术领域，特别涉及一种目标检测领域的基于改进VIBE的手势检测方法。

背景技术

随着人们生活水平的提高，人机交互技术的交互方式将从以机器为中心逐渐转变为以人为中心。

现今的人机交互技术，大多以点触式交互和键盘鼠标交互为主，这些交互方式都需要操作人员去学习机器的操作方式，这显然已经无法满足人们的需求，探索并实现更新颖的人机交互方式是一项值得研究的课题。新的人机交互方式包括计算机对人的脸部、手势以及人体姿态的识别，也就是采用非接触屏幕的方式进行直接交互，与传统的人机交互方式相比较，新的人机交互方式更多样化，将会有更好的用户体验。这其中，通过手势建立人与计算机之间的交流更加直接简便，其表达形式也更为丰富，并且手势检测技术还可以作为手势识别和人体姿态识别等技术发展的基础。

现有技术中的手势检测方法根据其处理维度的不同，大致可以分为三维和二维两种。三维的手势检测方法一般使用多目摄像头或Kinect体感设备获取深度图像，再基于得到的深度信息进行手势检测，然而，这种方法对于硬件设备的要求很高；而二维的手势检测方法大多采用单目摄像头获取图像，再使用高性能的算法提取手势信息，进行手势检测，但现有的二维手势检测方法很容易受到背景环境的干扰，存在精度低、适应性差等诸多问题，且当背景环境中存在类肤色物体或背景环境剧烈变化时，手势检测将受到干扰。

现有技术还有VIBE(Visual Background Extractor)算法，其是一种基于运动的前景检测算法，对运动的手势进行检测时可以排除静止的类肤色物体的干扰，并且实时性很好，但是当背景发生变化时，检测运动的手势时仍然会受到干扰。

发明内容

本发明解决了现有技术中，二维手势检测方法很容易受到背景环境的干扰，存在精度低、适应性差等诸多问题，且当背景环境中存在类肤色物体或背景环境剧烈变化时，手势检测将受到干扰的问题，提供了一种优化的基于改进VIBE的手势检测方法。

本发明所采用的技术方案是，一种基于改进VIBE的手势检测方法，所述方法包括以下步骤：

步骤1：利用摄像头采集视频；

步骤2：对于步骤1采集的视频取得若干视频帧图像，对所述视频帧图像进行预处理；

步骤3：使用改进的VIBE算法进行手势检测；

步骤4：对步骤3得到的手势帧图像进行形态学处理，得到处理后的手势。

优选地，所述步骤1中，视频中存在至少2帧包括完整手部的视频帧图像。

优选地，所述步骤2中，所述预处理为对得到的视频帧图像进行灰度化处理。

优选地，所述步骤3包括以下步骤：