[发明专利]基于肤色与形态特征的动态手势识别方法

说明书

技术领域

本发明所述的基于肤色与形态特征的动态手势识别方法，属于一种利用摄像头检测视频信息的方法，主要用于人机交互系统、互动广告系统等领域。 

背景技术

随着社会的计算机化，计算机在现代社会中的影响迅速扩大。随着计算机性能的逐步提高和各领域对计算机使用的不断深入，高性能、高智能和高可靠性被普遍认为是当前计算机科学发展的主要方向。与鼠标键盘相比，基于手势识别的人机交互方式在自然性和易用性上有较大的优势，手势的直观性和强大语义使得人机交互变得更灵活、更直接、更方便。而且，基于视觉的手势交互还具有成本低廉、部署方便的特点。 

根据手势的时间特性，可以讲手势分为静态手势和动态手势两种。静态手势处理时只对一帧图像进行计算，主要是单个手形进行识别，不需要时间信息；动态手势则需要对序列图像进行分析，需要分析包含时间轴上的手势位置的变化以及手势形状的变化。 

由于手的形状不规则，灵活多变，很难提取特征，这也造成了手势识别的识别率低。本发明提供了一种稳定性好、识别率高的手势动作识别方法。 

发明内容

本发明提供了一种基于肤色与形态特征的动态手势识别方法，可以检测并判断人手的挥动方向，进而可以利用此信息控制机器，本发明具有稳定性好、识别率高等特点，可以应用在人机交互系统、互动广告系统等领域。 

本发明采用的技术方案为：一种基于肤色与形态特征的动态手势识别方法，包括以下步骤： 

步骤1：初始化，并截取一帧M×N大小的彩色图像，记为S₁，其中M和N为正整数，分别表示图像矩阵的行数和列数； 

步骤2：对图像S₁作高斯滤波处理，其方法为：首先，确定高斯滤波器模板，二维高斯函数的表达式为： 

G(x,y)=e-x2+y22σ2]]>

设定σ²和n，可以确定高斯模板权值，取 和n＝3，可以得到高斯模板： 

G=121242121]]>

其次，用模板G扫描图像S₁中的每一个像素，经过滤波后的图像记为S₂，S₂中第i行第j列的像素点的值(记为 )，由图像S₁中第i行第j列的像素值(记为V_(i，j))和其领域内的其他像素值经过加权平均后得到，公式如下：