[发明专利]基于机器视觉的手势识别方法

摘要

本发明基于机器视觉的手势识别方法，在深度图像上，利用支持向量机训练基于HOG特征的手势分类器，用于图像序列中手势位置的检测；通过检测得到初始位置后，使用CAMSHIFT跟踪手势目标，定位出每一帧图像中手所在的区域；通过种子点生长算法和基于形状、深度信息的弱分割器交替级联，可以实现对手势区域的精确分割；采用基于手势几何特征的模板匹配法和实现端到端识别的卷积神经网络进行识别手势。实现高精度以及高鲁棒性的识别效果及实现对同一图像中多个手势的检出和识别。

主权项

1.一种基于机器视觉的手势识别方法，其特征在于：使用摄像头来获取图像信息，通过检测图像中的手势的位置并提取手势特征进行手势识别；具体步骤为：1）手势检测：采用HOG+SVM 的方法去检测图像中手势所在的位置；2）利用跟踪算法来对手势进行连续跟踪：跟踪算法为CAMSHIFT 跟踪算法可以很好的适应手势的变化，它会自适应的调整跟踪窗口的尺寸以适配图像中手势区域，且可应用于多个手势的同时跟踪，实现对多个手势快速、精准的跟踪；3）对手势区域进行进一步精确的分割：基于手势检测和跟踪算法得到的手势所在局部区域，通过多次区域种子点生长和基于深度、形状信息的弱分割方法交替级联操作，以实现对手势实现像素级的高精度分割；4）采用基于几何特征的模板匹配法或实现端到端识别的卷积神经网络对分割得到的手势区域完成识别。