[发明专利]一种基于图像空间金字塔特征包的手势识别方法

摘要

本发明涉及一种基于图像空间金字塔特征包的手势识别方法，包括以下步骤对带有手势的图像进行手势分割；对分割出来的手势图像进行特征提取和描述；利用提取的特征训练直方图相交核支持向量机，并根据支持向量机得到该手势图像的特征向量所属的手势类别，实现手势识别。本发明利用空间金字塔算法与特征包算法相结合，描述了手势图像特征点的全局数量特性与分布特性；利用直方图相交核支持向量机实现了手势特征的分类，进而实现了手势识别；提高了识别多类相似手势的识别率。

主权项

一种基于图像空间金字塔特征包的手势识别方法，其特征在于包括以下步骤：对带有手势的图像进行手势分割；对分割出来的手势图像进行特征提取和描述；利用提取的特征训练直方图相交核支持向量机，并根据支持向量机得到该手势图像的特征向量所属的手势类别，实现手势识别；所述对分割出来的手势图像进行特征提取和描述包括以下步骤：(2.1)将手势图像构造成三层手势图像，第一层将整张手势图像划分为16个子块，第二层将整张手势图像划分为4个子块，第三层为整张手势图像；(2.2)将第三层的整张手势图像均匀分成若干个像素为16×16的小块，对每个小块生成尺度不变特征变换描述子；(2.3)将特征变换描述子用聚类的方法生成多个聚类中心，以聚类中心为视觉词汇，所有的聚类中心构成特征包；(2.4)对每一层手势图像的每一块进行特征包量化，得到每层图像的特征向量；(2.5)将三层的特征向量融合成一个新的向量，用于训练直方图相交核支持向量机；所述将三层的特征向量融合成一个新的向量具体为将加权后的三层特征向量首尾相连组成一个新的向量。