[发明专利]一种基于HOG特征的多旋转方向SVM模型的手势跟踪方法

摘要

本发明是一种基于HOG特征的多旋转方向SVM模型的手势跟踪方法。本方法利用Web摄像头连续抓取的图像作为输入图像，对各帧图像进行既定手势的初始检测定位和后序的跟踪定位。本发明利用基于HOG+Multi‑SVM检测模块从Web摄像头获取手势前几帧图像检测定位到规定手势；在确定这些图像帧含有既定手势情况下启动基于HOG特征的多旋转方向SVM模型的手势跟踪模块进行跟踪定位；一旦跟踪模块对既定手势跟踪丢失或手势移出Web摄像头的拍摄范围，则重新启动基于HOG+Multi‑SVM检测模块直到能够成功地连续检测定位到规定手势。本发明能够有效地提高对既定手势定位的速度；同时，也提升了对既定手势的定位精度。

主权项

一种基于HOG特征的多旋转方向SVM模型的手势跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取图像帧，并进行预处理，具体是：(1)利用摄像头实时抓取镜头前各个图像帧，对当前帧的图像进行双线性插值处理以获取设定尺寸的图像；(2)加载HOG特征的相关参数、梯度投值空间对应的字典以及基于HOG特征的各个方向子区间的SVM模型；步骤2：判断成功定位帧数是否到达预设的帧数阈值T；设定一个变量x，用于记录到当前帧前连续成功地检测或跟踪到含有手势的帧数；初始x值为0；如果x未达到帧数阈值T，进入步骤3执行；否则，进入步骤4执行；步骤3：基于HOG+Multi‑SVM的检测；对步骤1获取的图像进行各个尺度空间中的HOG特征提取，利用滑动窗口对所有有效窗口进行遍历，并与预先训练的各方向子区间的SVM模型进行匹配，记录匹配的结果，并在匹配成功时记录手势在图像帧的位置和SVM模型的索引号，然后转到步骤5；步骤4：基于HOG+Multi‑SVM的跟踪；对步骤1获取的图像按照设定的尺度空间遍历顺序提取HOG特征，利用特定方式进行固定窗口的移动，并以一定顺序与预先训练的各方向子区间的SVM模型进行匹配，记录匹配的结果，并在匹配成功时记录手势在图像帧的位置和SVM模型的索引号，然后进入步骤5执行；步骤5：判定既定手势是否在图像上，并做出相应处理，具体是：(1)当未在图像中定位到既定手势时，对变量x进行清零处理；(2)否则，将变量x的值增1，并记录既定手势在图像中的位置大小和匹配的SVM模型的索引号。