[发明专利]基于隐马尔科夫模型判断手势运动方向的方法

摘要

本发明涉及基于隐马尔科夫模型判断手势运动方向的方法，包括：a.人脸识别；b.多线索融合得到手势区域灰度图；c.根据手势区域灰度图，更新手势运动历史图，并获得运动能量图；d.划分向量水平夹角；e.通过运动能量图获得手势运动的开始时刻和结束时刻，分割出手势运动；f.对隐马尔科夫模型参数进行训练，利用隐马尔科夫模型的前向、后向算法推定手势运动方向。本发明基于隐马尔科夫模型判断手势运动方向的方法，通过多种判断条件对隐马尔科夫模型的手势运动方向进行判断，能够提高手势运动判断的准确性，能够明显降低各种因素对判断结果的干扰。

主权项

基于隐马尔科夫模型判断手势运动方向的方法，其特征为包括：a.通过摄像头进行人脸检测，以确定用户进入系统识别范围；b.从视频流中获取当前运动图像，建立肤色概率模型，作为手势运动过程中肤色分割的依据，将肤色概率图与视频帧差结果相乘后的数据经中值滤波器进行滤波，得到手势区域灰度图；c.根据当前手势区域灰度图，更新手势运动历史图，并获得运动能量图；d.对有效的手势运动历史图进行图像梯度向量计算，得到手势运动向量和向量水平夹角，再将向量水平夹角规划到360度平面区域划分的相应区域对应的编码中；e.通过运动能量图获得手势运动的开始时刻和结束时刻，分割出手势运动；f.通过步骤a～步骤e对一段视频的分析，获得该视频的一个运动方向的编码序列，通过所述的编码序列得到隐马尔科夫模型的可见状态序列，对隐马尔科夫模型参数进行训练，利用隐马尔科夫模型的前向、后向算法推定手势运动方向。