[发明专利]一种新的CAMSHIFT手势识别方法

说明书

本发明提出一种新的CAMSHIFT手势识别方法，所述方法包括以下步骤：S1，通过色度直方图模型划分手部皮肤像素和非皮肤像素，获取手部肤色模型；S2，采用摇动检测方法定位人手；S3，依据手部肤色模型对所获取的手部区域进行分割，得到手部区域的二值图；S4，使用改进的CAMSHIFT算法对手势进行跟踪，通过模式识别的方法对群体人手特征进行识别。本发明采用基于CAMSHIFT的手势识别算法，提高了手势识别的识别率。

技术领域

本发明涉及人机交互中的手势识别技术，具体涉及一种新的CAMSHIFT手势识别方法。

背景技术

手势识别是人与机器人重要的交互手段，是人机交互、虚拟现实的关键部分。手势识别是按照手和胳膊的运动轨迹获取其中的含义，包括静态的姿态识别和动态的手势识别。

随着科技的发展，人与计算机的交互活动越来越成为人们日常生活中的一个重要组成部分。人机交互的最终目标是实现人与机器自然地交流，手势识别是人与机器人交互中的关键部分，机器人视觉交流中的群体手势识别过程中，存在遮蔽率高、随机性强等问题，机器人视觉交流中的群体手势识别过程中，对动作的准确跟踪是识别的难点，主要因为人在做动作时，存在较为明显的滞后性，对动作的跟踪很难及时准确，造成对整体的图像跟踪存在滞后性，导致传统的分析手势识别方法无法面向快速变化的群体手势特征，存在训练复杂、判别能力差、观察概率相互独立等先验假设不规范等缺点，无法面向变化的群体手势特征进行准确的识别，存在一定的弊端。

专利“一种采用动作切分的手势识别系统及方法，申请号CN201610177623.5”使用用户无关和视觉无关特征作为手势的特征描述，使得不同的用户可以用相同的手势识别模型而不用额外训练新的手势模板库，通过与基于头部姿态估计的动作切分方法可以有效切分复杂手势序列，减少冗余数据，提高手势识别精度和效率。

专利“一种触控手势识别方法及装置，申请号CN201610621481.7”，通过检测触屏操作过程中至少一个手指与触摸屏的接触面的中心点坐标的变化，以及监测至少一个手指与触摸屏接触面的接触面长轴和/或短轴值的变化，根据所述中心点坐标的变化以及所述接触面长轴和/或短轴值的变化，识别所述触屏操作所对应的触控手势，从而能够结合接触面的接触面长轴和/或短轴值的变化进行触控手势识别。

上述发明对设备的依赖性较强，且存在遮蔽率高、随机性强的问题，使得手势识别率不高，效果难以保证。

发明内容

本发明目的在于克服现有的人机交互中手势识别方法中存在遮蔽率高、随机性强、对动作的跟踪不准确以及训练复杂和判断能力差的不足，提供一种新的CAMSHIFT手势识别方法，通过色度直方图模型划分手部皮肤像素和非皮肤像素，获取手部肤色模型，采用摇动检测方法定位人手，依据手部肤色模型对所获取的手部区域进行分割，得到手部区域的二值图，使用改进的CAMSHIFT算法对手势进行跟踪，通过模式识别的方法对群体人手特征进行识别。

为解决上述技术问题，本发明采用如下的技术方案：一种新的CAMSHIFT手势识别方法，包括以下步骤：

S1，通过色度直方图模型划分手部皮肤像素和非皮肤像素，获取手部肤色模型；

S2，采用摇动检测方法定位人手；

S3，依据手部肤色模型对所获取的手部区域进行分割，得到手部区域的二值图；

S4，使用改进的CAMSHIFT算法(出自Method and apparatus for tracking anobject using a continuously adapting mean shift.作者：Bradski,Gary Rost(PaloAlto,CA).美国,United States Patent 6394557,2002-05-28)对手势进行跟踪，通过模式识别的方法对群体人手特征进行识别。