[发明专利]一种识别图像中的手势的方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种识别图像中的手势的方法及装置。

背景技术

图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。图像识别的一个很重要的应用方向是对人以及人的动作的识别，手势识别为即该方向的应用之一。

当前的手势识别产品在进行训练检测方面主要有技术两个方向，一个是通过级联分类器进行训练检测，一个是通过支持向量机进行训练检测。这两种方案都采用单一手势模型，即仅采用手势模型在全图进行手势的搜索识别。由于手的特征相对环境而言并不明显，因此易受到环境干扰，容易将环境中的其它元素识别为手势，导致虚警率(将图片中的其它元素误判为手势的比率)升高。为了在不降低漏检率的情况下，降低虚警率，需要构造复杂的训练集合和分类器，提取高位特征，算法复杂度高，增加了识别所需的时间。

发明内容

本发明实施例提供了一种识别图像中的手势的方法及装置，用以解决目前的手势识别方案虚警率高，以及降低虚警率的措施会导致时间成本增加的问题。

本发明实施例提供的具体方案如下：

第一方面，一种识别图像中的手势的方法，包括：

获取需进行手势识别的灰度图像；

从所述灰度图像中识别出人的身体图像；

根据所述身体图像在所述灰度图像中所处的区域，以及预先确定的人的身体所处区域与手势可能出现区域之间的位置关系，确定所述灰度图像中的手势可能出现区域；

从所述手势可能出现区域中识别出手势图像；

分析所述手势图像对应的手势信息。

结合第一方面，在第一种可能的实现方式中，从所述灰度图像中识别出人的身体图像，包括：

将所述灰度图像按预设的多个比例分别缩放，得到多个缩放后的灰度图像；其中，任一缩放后的灰度图像的尺寸不小于图像识别训练时使用的身体图像样本的尺寸；

在每一缩放后的灰度图像中搜索人的身体图像；

将搜索到的身体图像恢复至缩放前的尺寸；

比较各个身体图像的坐标范围，将重合率大于预设值的图像合并并输出。

结合第一方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，在每一缩放后的灰度图像中搜索人的身体图像，包括：

对于每一缩放后的灰度图像，采用多个窗口遍历的方式搜索人的身体图像；其中，最小窗口的尺寸不小于图像识别训练时使用的身体图像样本的尺寸。

结合第一方面的第一种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，在每一缩放后的灰度图像中搜索人的身体图像，还包括：

对于每一缩放后的灰度图像，基于方向梯度直方图hog特征搜索人的身体图像。

结合第一方面，在第四种可能的实现方式中，根据所述身体图像在所述灰度图像中所处的区域，以及预先确定的人的身体所处区域与手势可能出现区域之间的位置关系，确定所述灰度图像中的手势可能出现区域，包括：

根据人手长度与身体长度的比例关系，确定人的身体所处区域与手势可能出现区域之间的位置关系；

根据所述身体图像在所述灰度图像中所处的区域，以及所述位置关系，确定所述灰度图像中的手势可能出现区域。

结合第一方面，在第五种可能的实现方式，从所述手势可能出现区域中识别出手势图像，包括：

将所述手势可能出现区域按预设的多个比例分别缩放，得到多个缩放后的手势可能出现区域；其中，任一缩放后的手势可能出现区域的尺寸不小于图像识别训练时使用的手势图像样本的尺寸；

在每一缩放后的手势可能出现区域中搜索手势图像；

将搜索到的手势图像恢复至缩放前的尺寸；

比较各个手势图像的坐标范围，将重合率大于预设值的图像合并并输出。

结合第一方面的第五种可能的实现方式，在第六种可能的实现方式中，在每一缩放后的手势可能出现区域中搜索手势图像，包括：

对于每一缩放后的手势可能出现区域，采用多个窗口遍历的方式搜索手势图像；其中，最小窗口的尺寸不小于图像识别训练时使用的手势图像样本的尺寸。

结合第一方面的第五种可能的实现方式，在第七种可能的实现方式中，在每一缩放后的手势可能出现区域中搜索手势图像，还包括：

对于每一缩放后的手势可能出现区域，基于局部二值模式lbp特征搜索手势图像。

结合第一方面的第一种或第五种可能的实现方式，在第八种可能的实现方式中，比较各个身体图像的坐标范围，将重合率大于预设值的图像合并并输出，包括：