[发明专利]复杂场景下基于多信息融合的手势分割方法

摘要

本发明公开了一种复杂场景下基于多信息融合的手势分割方法。针对输入的视频图像序列，通过图像预处理操作之后，首先进行预检测，即通过一个类手势的筛除器，将易被误判为手势部分的区域筛除；再进行基于多颜色空间分量的肤色检测；同时结合肤色检测信息，采用基于时空信息改进的混合高斯建模方法进行前景检测；然后用一种验证补充机制将多种检测结果融合，得到手势分割结果。本发明使手势分割过程可以适用于不同的复杂场景，用户自由性不再受到限制，且满足实时性的要求，可以较好地运用在人机交互中。

主权项

一种复杂场景下基于多信息融合的手势分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1)：图像预处理：对视频图像序列的每一帧图像，进行平滑滤波的预处理，去除图像中存在的噪声；步骤2)：预检测：通过事先训练一种分类器，用于检测图像中与手势颜色特征、大小特征、运动特征相似，会被误判定为手势的区域，通过该分类器定位到这些区域，并筛除；步骤3)：肤色检测：采用多颜色空间分量的肤色检测方法，建立一个新的颜色空间HLS‑CbCr颜色空间，通过事先提取的肤色样本建立肤色模型，根据在HLS‑CbCr颜色空间上的肤色模型分布情况，检测出图像中的肤色区域；步骤4)：前景检测：采用基于时空信息改进的混合高斯建模方法进行前景检测，通过混合高斯建模方法提取出前景区域，并根据肤色检测的结果设置检测区R(x,y)，为检测区和非检测区分配不同的学习率，并且记录每个像素被判定为背景次数，根据该次数分配不同的学习率，从而更快速地检测出图像中的前景区域；步骤5)：融合多种检测结果进行手势分割：采用一种验证补充机制将多种检测结果融合，从而得到最终完整的手势分割结果。