[发明专利]一种结合深度信息与肤色信息的静态手势识别方法在审
| 申请号： | 201810900948.0 | 申请日： | 2018-08-09 |
| 公开（公告）号： | CN109214297A | 公开（公告）日： | 2019-01-15 |
| 发明（设计）人： | 周智恒;许冰媛 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06T7/136;G06F3/01 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种结合深度信息与肤色信息的静态手势识别方法，包括如下步骤：用kinect采集RGB图像及深度图像；利用深度阈值和人体肤色信息进行手部分割，得到手部二值图像；采用距离变换操作并结合手掌切割圆及阈值方法，判断手部图像中是否存在手臂区域，通过图像间的异或操作去除存在的手臂区域，得到手势二值图像；计算傅里叶描述子和指尖个数，构成手势的特征向量；利用支持向量机进行手势分类，达到手势识别的目的。本发明通过结合深度信息与肤色信息实现手部分割，克服复杂背景中类肤色区域的影响；通过去除手臂区域，克服手臂对系统的分类准确性的干扰；计算指尖个数和傅里叶描述子特征，并输入支持向量机中实现手势识别。 | ||
| 搜索关键词： | 肤色信息 深度信息 手臂 静态手势识别 二值图像 手势识别 指尖 傅里叶 去除 手势 分类准确性 描述子特征 支持向量机 肤色区域 复杂背景 距离变换 人体肤色 深度图像 手部图像 手势分类 输入支持 特征向量 异或操作 描述子 向量机 手部 手掌 切割 采集 图像 | ||
【主权项】：
1.一种结合深度信息与肤色信息的静态手势识别方法，其特征在于，所述的静态手势识别方法包括：图像采集步骤，用kinect同时采集RGB图像及深度图像，得到RGB图像中所有像素点对应的深度信息；手部分割步骤，通过设置深度阈值并利用人体肤色信息，提取RGB图像中的手部区域，得到手部二值图像；手臂去除步骤，采用距离变换操作并结合手掌切割圆及阈值方法，判断手部图像中是否存在手臂区域，通过图像间的异或操作去除存在的手臂区域，得到手势二值图像；特征提取步骤，计算手势图像的傅里叶描述子和指尖个数，构成手势的特征向量；手势识别步骤，利用支持向量机对输入的手势特征向量进行手势分类。
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