[发明专利]自学习的基于肤色模型的手部跟踪装置及方法

摘要

一种自学习的基于肤色模型的手部跟踪装置及方法，该装置包括：预处理单元，用于从本帧图像中提取手部候选区域，以及通过形态学检测，从手部候选区域获取初始手部区域hinit；自学习单元，用手部候选区域和初始手部区域hinit自学习，得到本帧自学习后的手部区域hfinal；以及后序处理单元，用于对本帧自学习后的手部区域hfinal处理，得到手部轮廓和指尖位置；所述自学习单元包括手部跟踪器、手部识别器和P-N学习器。该方法包括预处理步骤、自学习及P-N分类步骤和后序处理步骤，所述自学习及P-N分类步骤包括手部跟踪步骤、手部识别步骤和P-N学习及分类步骤。本装置及方法鲁棒性好，在处理手部经过脸部等重干扰区域或者被遮挡时，能够稳定准确地跟踪手部。

主权项

1.一种自学习的基于肤色模型的手部跟踪装置，其特征在于，包括：预处理单元，包括背景模型和肤色模型，用于从本帧图像中提取手部候选区域，以及用于通过形态学检测，从手部候选区域获取初始手部区域h_init；自学习单元，用所述手部候选区域和初始手部区域h_init自学习，得到本帧自学习后的手部区域h_final；以及后序处理单元，用于对本帧自学习后的手部区域h_final处理，得到手部轮廓和指尖位置；所述自学习单元包括手部跟踪器、手部识别器和P-N学习器，所述手部跟踪器用于对所述初始手部区域h_init和前一帧自学习后的手部区域h_final跟踪；所述手部识别器用P-N学习器识别的前一帧的负样本在线训线，对所述手部候选区域识别；所述P-N学习器用手部跟踪器的跟踪结果和手部识别器的识别结果训练内部的P-N分类器，以及用P-N分类器对所述手部候选区域分类，获取本帧自学习后的手部区域h_final。