[发明专利]一种基于局部图像增强的家电手势快速检测识别方法

摘要

本发明涉及一种基于局部图像增强的家电手势快速检测识别方法，其采用移动侦测方法提取图像序列中的运动区域，在此区域采用检测算法对人举手的姿态进行检测与手的区域定位，然后对手的区域进行局部增强，再利用识别算法对特定手势进行识别。该家电手势快速检测识别方法对手的区域进行图像增强，使此区域更清晰，从而能够实现适应多种复杂光线远距离的家电手势控制，有效避免了不清晰手势引起的误识别和漏识别问题，提高了用户体验。

主权项

1.一种基于局部图像增强的家电手势快速检测识别方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、离线下检测识别模型训练步骤1.1、人举手姿势模型训练通过采集人举手姿势的各种光照以及距离的图片和视频，人工标定出上半身加手臂的外接矩形框作为正样本，然后选择其他场景以及姿势的图片作为负样本，将正、负样本送入深度卷积神经网络检测器进行学习，得到能够检测人举手姿势的模型；步骤1.2、特定手势模型训练通过采集不同的特定手势的清晰图片和视频，人工给定不同特定手势的定义，并送入深度卷积神经网络中进行学习，得到能够识别特定手势的模型；步骤2、在线检测识别步骤2.1、移动侦测采用移动侦测方法即前后两帧之间的差分图来判断运动区域；然后在此运动区域的基础上，扩大范围并设定为感兴趣区域；步骤2.2、人举手姿势检测根据步骤1.1中学习到的人举手姿势模型，对步骤2.1中得到的每一个感兴趣区域进行检测，从而判断是否是人举手姿势，当判断为人举手姿势时，输出特征图；检测过程是利用深度卷积神经网络进行，将感兴趣区域直接输入到卷积神经网络中，并对感兴趣区域进行卷积以及池化操作，采用步骤1.1中训练得到的人举手姿势模型，得到目标的位置和目标的置信度；将此检测出来的目标放大回原来图像尺度，就能够对应到原图的区域，从而能够检测原图上不同大小的目标；在原图上按照置信度将所有检测出来的相邻目标框加权平均，得到最终的目标区域以及总的置信度，最终置信度大于阈值的区域，认为是人举手姿态的区域；步骤2.3、人手位置定位与局部增强采用检测器确定步骤2中的特征图中人举手的大概位置，在该位置上，通过局部图像增强来增加此位置的清晰度，获取高清手势图像；步骤2.4、手势识别根据步骤1.2训练得到的手势模型，对步骤2.3中得到的高清手势图像进行识别，得到不同的手势结果。