[发明专利]基于视觉的手势识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于视觉的手势识别方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)手势图像采集：通过手势图像采集装置不断采集图像数据更新数据缓存，用于获取用户手势图像数据，作为待识别手势；

(2)图像数据录入：从数据缓存中读取当前两幅连续手势图像数据，每次录入两幅连续RGB图像数据，将这两幅图像的像素点的R分量做差，差值大于15的像素点个数小于阈值，则认为图像静止，若静止进入步骤(3)，否则返回步骤(1)；所述阈值是将开机后的连续两幅图像像素值R分量做差，差值大于15的像素点个数加50作为阈值；

(3)手势图像识别：处理手势图像数据，提取特征并与特征库中的模板匹配得出识别结果；所述手势图像识别包括以下步骤：

(31)图像二值化：将彩色图像进行颜色空间转换之后用全局阈值法将图像划分为前景和背景两个区域，根据前景在整幅图像中所占比例判断图像中是否有手势，若前景在整幅图像中所占比例在设定阈值范围内，则认为图像中有手势，即进行下一步手势分割，否则重新采集图像数据并录入；

(32)手势分割：从经所述手势图像二值化之后的图像中分割出完整的手势图像；

(33)特征提取：根据经所述手势分割后的手势图像得出手指个数、手指长度及指尖距离、图像几何矩和图像转动惯量作为手势特征向量；

(34)特征匹配：将待识别手势特征与特征库中模板的特征进行匹配，得出识别结果；

通过将两幅连续图像分别进行上述的图像二值化、手势分割、特征提取、特征匹配过程得出两个识别结果，若识别结果一致则根据该识别结果执行后续相应指令，否则重新采集手势图像进行识别。

2.根据权利要求1所述基于视觉的手势识别方法，其特征在于：

所述步骤(31)的图像二值化是指先将采集的RGB彩色图像转化到HLC颜色空间，然后用全局阈值法将图像划分为前景和背景两个区域；

在所述HLC颜色空间中，H分量描述着物体的颜色类型，即色调；L为亮度；C为色彩的浓度，采用肤色分割公式如下：

其中：H为像素点的色调值，Hu、Hd为H的上限和下限，根据上述公式分割HLC空间的H分量，得到肤色为前景的二值化图像。

3.根据权利要求2所述基于视觉的手势识别方法，其特征在于：

在所述步骤(31)的图像二值化处理中，直接由所述全局阈值法分割得到的二值化图像中还存在许多噪声干扰包括椒盐噪声和非手势的小连通域，采用空域滤波的方式去除椒盐噪声，将图像中8邻域内白色像素的个数大于等于5的像素判定为前景即白色，否则判定为背景即黑色。

4.根据权利要求3所述的基于视觉的手势识别方法，其特征在于：

所述步骤(32)的手势分割是对图像二值化处理后的图像进行逐行或逐列扫描，若白色像素点的个数大于图像每行或每列像素点个数的20％，则以该行或该列白色像素点个数过半的点为种子点，将图像以种子点为起始进行3次不同方向的全屏扫描，在种子点的8邻域内搜索白色像素点，纳入手势区域并作为种子继续搜索，最终分割出完整的手势。

5.根据权利要求4所述的基于视觉的手势识别方法，其特征在于：

所述步骤(32)的手势分割在分割出完整手势后，采用一个42×40的框框定手势，去除手臂部分，具体是通过扫描图像找出图像前景中左侧第一个白色点坐标(x1，y1)，上方第一个白色点坐标(x2，y2)，将图像中坐标在([x2，x2+39]，[y1，y1+41])范围内的点取出作为所述手势分割后的手势图像。