[发明专利]一种针对超广角视频的手势识别方法及系统

权利要求书

1.一种针对超广角视频的手势识别方法，其特征在于，包括以下步骤，

S1、获取超广角视频的第一帧图像A₁(x,y),将图像A₁(x,y)从RGB空间转换成YCbCr空间；

S2、根据肤色检测对图像A₁(x,y)中的手部区域进行定位，得到手部区域图像的质心坐标(u₁,v₁)；

S3、将手部区域图像的质心坐标从平面坐标(u₁,v₁)转换为球面坐标(x₁,y₁,z₁)；

S4、对超广角视频的每一帧{A_i|i＝1,L,M}图像进行步骤S1、S2、S3，获得到手部质心在球面的轨迹序列{(x_i,y_i,z_i)|i＝1,L,M}；

S5、对轨迹序列{(x_i,y_i,z_i)|i＝1,L,M}进行预处理，消除无效轨迹点，得到有效轨迹序列{(x1_i,y1_i,z1_i)|i＝1,L,M₁}；

S6、对有效轨迹序列{(x1_i,y1_i,z1_i)|i＝1,L,M₁}进行轨迹点补偿以保证轨迹点均匀分布，得到最终轨迹点序列{(x2_i,y2_i,z2_i)|i＝1,L,M₂}；

S7、根据最终轨迹点序列{(x2_i,y2_i,z2_i)|i＝1,L,M₂}判断手势结果。

2.根据权利1所述针对超广角视频的手势识别方法，其特征在于，步骤S2具体包括：

S21、对图像A₁(x,y)的Cb分量与Cr分量进行非线性变换：

式中，Mb是Cb分量的平均值，Mr是Cr分量的平均值，α、β是加权参数；

S22、对进行非线性变换后的图像A₁(x,y)进行肤色检测，获取手部区域的初步二值化图像B₁(x,y)；

S23、对图像B₁(x,y)进行修复处理，以消除图像B₁(x,y)中的孔洞与噪声，进而得到图像B₁″(x,y)，即手部区域图像；

S24、求取手部区域图像B₁″(x,y)的质心坐标(u₁,v₁):

式中，N是二值图B₁″(x,y)中候选手部区域的所有白色像素点的总个数，x′和y′分别是二值图B₁″(x,y)中候选手部区域中每一个白色像素点的横纵坐标。

3.根据权利2所述针对超广角视频的手势识别方法，其特征在于，步骤S22的具体过程为：

以圆形模型进行肤色分割，图像A₁(x,y)中的任意一点的Cb₂分量与Cr₂分量若是满足(Cb₂-1.5)²+(Cr₂-2.2)²≤15²，则将该点的像素点记为1，否则记为0，最终得到手部区域的初步二值化图像B₁(x,y)。

4.根据权利2所述针对超广角视频的手势识别方法，其特征在于，步骤S23的具体过程为：

S231、对图像B₁(x,y)进行膨胀处理后再进行腐蚀处理，得到图像B₁′(x,y)；

S232、删除图像B₁′(x,y)中面积小于3000像素点的连通区域，得到图像B₁″(x,y)，即手部区域图像。