[发明专利]一种基于达芬奇技术的手语识别翻译方法在审
| 申请号: | 201410764770.3 | 申请日: | 2014-12-12 | 
| 公开(公告)号: | CN104463250A | 公开(公告)日: | 2015-03-25 | 
| 发明(设计)人: | 陈健明;周冬跃;陈丽;叶俊有 | 申请(专利权)人: | 广东工业大学 | 
| 主分类号: | G06K9/66 | 分类号: | G06K9/66 | 
| 代理公司: | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人: | 林丽明 | 
| 地址: | 510006 广东省广*** | 国省代码: | 广东;44 | 
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 达芬奇 技术 手语 识别 翻译 方法 | ||
1.一种基于达芬奇技术的手语识别翻译方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
S1:采集手语者的动作视频,对视频流建立背景,当前帧与背景作差得到前景图像;
S2:在前景图像中提取肤色块;
S3:计算提取到的肤色块的深度信息,并根据肤色块的深度信息对脸部区域进行定位;
S4:根据肤色块的深度信息对手部进行定位并提取关键帧,并对关键帧的手部区域肤色块进行修补填充,所述关键帧为手部在一个区域内停留达到预设帧数的帧;
S5:提取关键帧的一种或多种手型特征;
S6:根据提取的手型特征,使用单个分类器进行分类或者使用多个分类器进行投票表决,得到静态手势识别结果;
S7:对手势的运动轨迹进行识别,得到轨迹识别结果;
S8:对静态手势识别结果和轨迹识别结果进行纠错与拼接,得到手语的识别翻译结果。
2.根据权利要求1所述的基于达芬奇技术的手语识别翻译方法,其特征在于,所述方法还包括:步骤S1中,使用2个摄像头同时采集手语者的动作视频,首先调整摄像头使2个摄像头水平,然后分别对2个摄像头采集的视频流建立背景,选取某一帧图像作为初始的背景,当前帧与背景作差得到前景图像,使用均值漂移的方法对背景进行更新。
3.根据权利要求1所述的基于达芬奇技术的手语识别翻译方法,其特征在于,所述方法还包括:步骤S2中,使用高斯肤色模型在前景图像中提取肤色块。
4.根据权利要求2所述的基于达芬奇技术的手语识别翻译方法,其特征在于,所述方法还包括:步骤S3中,2个摄像头采集到的肤色块的重心点相互对应,计算这些相互对应的重心点之间的欧氏距离,即可得到这些肤色块的深度信息;
相对应的肤色块的重心点距离越大,则该肤色块离摄像头越近,在准备阶段,脸部和手部与摄像头的距离一样,而使用者背后的肤色物体的深度信息明显与脸部区域的不同,再根据双手和脸部区域的相对位置,即可对脸部区域进行定位。
5.根据权利要求1所述的基于达芬奇技术的手语识别翻译方法,其特征在于,所述方法还包括:步骤S4中,在做手语手势时,离摄像头最近的运动肤色块为手部,而远的运动肤色块为脸部或其他运动的肤色物体,根据这一特性对手部进行定位,然后提取关键帧,并使用感知器算法对手部区域肤色块进行修补填充,所述关键帧为手部在一个区域内停留达到预设帧数的帧。
6.根据权利要求1所述的基于达芬奇技术的手语识别翻译方法,其特征在于,所述方法还包括:步骤S5中,提取关键帧的归一化傅里叶描述子、手型骨架和指尖数目的特征,具体方法为:
首先提取手型骨架特征:将手势图像用最小的矩形包围住,把该矩形四等分,计算出各块图像的重心点,将四个重心点连接成一个四边形,计算出该四边形的各边长、对角线长、矩形度、角度共同作为手型骨架的特征;
然后提取归一化傅里叶描述子特征;
最后提取指尖数目特征,计算手势轮廓的曲率,若某段轮廓的曲率大于预设的阈值则该段为指尖,判断出该手势伸出了多少根手指,即为指尖数目特征。
7.根据权利要求1所述的基于达芬奇技术的手语识别翻译方法,其特征在于,步骤S6中,投票表决的方法如下:
先对每个分类器所能投的票数进行初始化;统计各个先前训练好的分类器的识别结果,采用奖惩方式调整各分类器所能投出的票数;根据各分类器所能投的票数,按手势特征与分类器各类的相似程度进行分散投票,最相似者票数最多,票数最多的一类作为为识别结果。
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