[发明专利]基于视觉的静态手势识别方法无效
| 申请号： | 200910190601.2 | 申请日： | 2009-09-25 |
| 公开（公告）号： | CN101661556A | 公开（公告）日： | 2010-03-03 |
| 发明（设计）人： | 王轩;吴堃;于成龙;王茂吉 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学深圳研究生院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 深圳市科吉华烽知识产权事务所 | 代理人： | 胡吉科 |
| 地址： | 518055广东省深*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于视觉的静态手势识别方法，其包括以下步骤：S1手势图像预处理，根据人体的肤色特征从环境中分割出手区域，然后通过图滤波及图像形态学操作得到手势轮廓；S2手势特征参数提取，提取了Hu不变矩特征，手势区域特征以及傅立叶描述子参数，组成特征向量；S3手势识别，使用多层感知器分类器，该分类器具有自组织和自学习能力，能有效的抗噪声和处理不完整模式以及具有模式推广能力。本发明的基于视觉的静态手势识别方法先进行预处理，根据人体的肤色特征将原始的手势图像二值化，提取的手势特征参数有三组，分别为Hu不变矩特征，手势区域特征以及傅立叶描述子，共同组成特征向量，该组特征具有更好的识别率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 视觉 静态 手势 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于视觉的静态手势识别方法，其包括以下步骤：S1手势图像预处理，根据人体的肤色特征从环境中分割出手区域，然后通过图滤波及图像形态学操作得到手势轮廓；S2手势特征参数提取，提取了Hu不变矩特征，手势区域特征以及傅立叶描述子参数，组成特征向量；S3手势识别，使用多层感知器分类器，该分类器具有自组织和自学习能力，能有效的抗噪声和处理不完整模式以及具有模式推广能力。
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