[发明专利]一种基于分类特征的手部动作识别信息处理方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种计算机的动作识别信息处理方法，尤其是涉及一种基于分类特征的手部动作识别信息处理方法。

背景技术

人体手部动作识别很有前景的潜在应用之一是高级人机交互。在智能化的环境中，用户不需要键盘和鼠标，就可以进行用户和机器人之间的交互，这就要求机器人能够理解人的意图，达到拟人交流的效果。

手势识别目前有很多方式，大部分方法是基于对手势的建模，主要的建模方式有基于人手表示的三维人手跟踪建模和基于先验模型的三维人手跟踪建模。基于表示的方法要求预先定义一组手势集，从每个手势中提取唯一的手势描述子，通过从图像特征空间到手势空间的映射直接得到手势的估计。而基于模型的方法则根据静止的三维手模型来识别手势，把被投影的3D模型与被观察到的图像特征进行匹配而恢复手的状态，最后得到手的3D形状。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种简单、实用，对于动作过程非相似的动作识别率较高的基于分类特征的手部动作识别信息处理方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于分类特征的手部动作识别信息处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)对手部区域进行检测及分割处理；

2)根据步骤1)处理后的数据建立人体上肢关节模型；

3)根据步骤2)的人体上肢关节模型，对手部的角度参数和直线参数进行特征提取，组成特征向量并利用HMM模型对其进行训练，利用训练好的HMM模型对新的特征向量进行识别；

4)判断识别结果是否正确，若为是，将识别结果输出，若为否，返回步骤1)。

所述的步骤1)对手部区域进行检测及分割处理的步骤如下：

1)摄像头开启，获取图像；

2)判断是否获取成功，若为是，执行步骤3)，若为否，返回步骤1)；

3)对获取的图像进行预处理；

4)采用基于自适应混合高斯模型来建立背景，并采用背景减除法获得人体手部运动目标，同时对当前帧图像进行肤色分割，提取出手部肤色区域以及人脸区域并对这些区域进行标记；

5)将手部运动目标和手部肤色区域融合后，并通过背景减除法分割出手部运动目标与肤色区的图像。

所述的步骤2)中的建立人体上肢关节模型步骤如下：

对获得的手部运动目标与肤色区的图像进行二值化，然后利用人体肤色模型得到人体的手掌、手臂、脸部区域；

获得的手掌、手臂、脸部区域以后，由于头部区域仅仅是起到辅助的作用，不需要得到非常精确的头部边缘，假设人体的脸部为圆形，计算其质心所在位置，利用人体头部质心位置近似估计人体肩部位置，如果用户脸部朝向摄像头，操作者的肩部位置离头部质心处是一个固定值，假设人体头部半径为R，则R的值近似为：如果头部的质心位置为：(x，y)，则左肩部位置为：(x-r·φ，y+r)，其中左肩部的x坐标即为x+r·φ；同理根据对称性可知右肩部坐标位置；使用曲率的峰值来决定手指的位置，而肘部位置则源自于指尖和肩部最大距离的连线，由于人类的骨骼的长度有比较一致的比例关系，所以前臂与后臂的长度的比例关系是恒定的，肘关节在以肩为圆心，以后臂的长度为半径在一定的区域内运动，对应关系如下：

x²+y²+z²＝r²            (1)

z²＝r²-(x²+y²)          (2)

在二维平面坐标系中x²+y²长度即为前臂的长度L，则上式可写成z²＝r²-L²，假定用户正面面向摄像头，在实际的空间坐标系中，空间上的一个点(x，y，z)在图像平面坐标为(x’，y’)，其中：x’＝(f/z)x，y’＝(f/z)y，而f的长度是固定的，利用以上获得的参数以及端点固定的关节模型及其对应的方程组，以估计各个关节点的3D坐标，建立人体上肢关节模型。