[发明专利]一种手部运动跟踪方法及系统

说明书

本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种手部运动跟踪方法及系统。步骤S1，采集图像以获取图像数据；步骤S2，获取图像数据中预定图像帧之间的帧差，依据帧差进行运动分割以获取当前的运动区域；步骤S3，自运动区域中提取当前图像帧的目标区域；步骤S4，在目标区域进行目标跟踪以得到当前图像帧的跟踪结果；步骤S5，在当前图像帧的跟踪结果附近的搜索域中进行手势检测以纠正跟踪结果。本发明提出了一种结合多种方法的手部运动估计方法，能够实时对手部进行跟踪，耗时短，计算快，对形变及快速的手部运动鲁棒性高，结合运动跟踪以及目标检测，可及时纠正跟踪偏差的结果。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种手部运动跟踪方法及系统。

背景技术

运动目标跟踪是计算机视觉领域重要的研究内容之一，其跟踪算法易于受到光照、背景、其它运动物体及目标自身变化的影响，为了设计鲁棒且精准的跟踪算法，可以通过背景去除获得运动目标，包括CodeBook(码本算法)、GMM(Gaussian Mixture Model，高斯混合模型)等背景建模方法，然而这通常需要一定时间的背景建模，不适用于实时的检测以及背景变化多的场景。如光流估计的方法都是基于以下假设：图像灰度分布的变化完全是目标或者场景的运动引起的，它对噪声比较敏感，计算复杂度高。目标跟踪时，可以通过区域匹配、特征点跟踪、轮廓跟踪等算法进行，而这些方法对于目标的变形敏感，并且计算量大，耗时长，实时性差。从上述内容可以看出，传统的方法进行运动估计需要进行较为复杂的计算，效率较低。

发明内容

针对以上技术问题，提供一种手部运动跟踪方法及系统，以解决现有技术的缺陷；

具体技术方案如下：

一种手部运动跟踪方法，包括以下步骤：

步骤S1，采集图像以获取图像序列；

步骤S2，获取所述图像序列中预定图像帧之间的帧差，依据帧差进行运动分割以获取当前的运动区域；

步骤S3，自所述运动区域中提取当前图像帧的目标区域；

步骤S4，在所述目标区域进行目标跟踪以得到当前图像帧的跟踪结果；

步骤S5，在所述当前图像帧的跟踪结果附近的搜索域中进行手势检测以纠正所述跟踪结果。

上述的手部运动跟踪方法，所述步骤S2的具体步骤为：

步骤S21，计算二值帧差：获取第n-1帧的像素灰度与第n-2帧的像素灰度之间的帧差作为第一帧差，取得所述第一帧差大于0的第一像素点集合；获取第n帧的像素灰度与第n-2帧的像素灰度之间的帧差作为第二帧差，取得所述第二帧差中的第一像素点集合部分作为第二像素点集合；获取所述第二像素点集合中像素大于第一设定阈值的第三像素点集合；

步骤S22，对于得到的所述第三像素点集合的帧差图像进行图像处理以得到当前运动图；

步骤S23，对获得的所述当前运动图进行联通域处理，找到联通的二值化运动区域及多个联通区块。

上述的手部运动跟踪方法，所述步骤S3的具体步骤为：对于得到的多个所述联通区块，分别计算与上一帧跟踪结果附近搜索域中的联通区块的重叠率，选取重叠率最高的联通区块作为当前图像帧的目标区域，所述重叠率通过以下公式计算：

其中，H3为当前图像帧的目标区域在搜索域中的区块；

H1为上一图像帧的跟踪结果中的联通区块；

H2为上一图像帧的跟踪结果附近搜索域中的联通区块；

overlap为重叠率。

上述的手部运动跟踪方法，所述步骤S3的具体步骤如下：