[发明专利]一种基于面积特征的PCA静态手势识别方法

摘要

本发明提供了一种基于面积特征的PCA静态手势识别方法，属于人机交互领域。该方法包括第一步，对于通过摄像头捕捉到的图像进行处理，获得标准的手势图像；第二步，对第一步得到的手势图像进行包围盒处理，并将其投影到标准图像；第三步，获取第二步得到的标准图像中的手势区域形心、最远点和主方向；第四步，获取标准图像12区域最远点特征信息；第五步，获取标准图像的面积特征信息；第六步，采用PCA算法进行静态手势识别。

主权项

一种基于面积特征的PCA静态手势识别方法，其特征在于：所述方法包括：第一步，对于通过摄像头捕捉到的图像进行处理，获得标准的手势图像；第二步，对第一步得到的手势图像进行包围盒处理，并将其投影到标准图像；第三步，获取第二步得到的标准图像中的手势区域形心、最远点和主方向；第四步，获取标准图像12区域最远点特征信息；第五步，获取标准图像的面积特征信息；第六步，采用PCA算法进行静态手势识别；所述第四步是这样实现的：以手势区域形心为中心，以30度角为旋转角将手势区域划分为12个区域，其中第一区域为主方向左右15度角组成的区域，从第一区域开始，逆时针方向上依次为第二区域到第十二区域，取得12区域最远点的特征信息步骤如下：Step1.计算得到每个区域的最远点，并计算最远点到形心的距离，比较得到其中的最大距离；Step2.将最大距离平均分为5段，则得到5个分组，距离形心最近的为第一组，距离形心最远的为第五组；Step3.分别计算12个最远点落到5个分组的次数；Step4.将得到的落到5个区域的次数除以12以均一化12区域最远点特征数据；得到长度为5的12区域最远点特征向量U＝{μ1,μ2,μ3,μ4,μ5}。