[发明专利]一种基于视频帧特征的快速手势识别方法

权利要求书

1.一种基于视频帧特征的快速手势识别方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

步骤1：视频帧图像数据预处理：对输入视频帧进行预处理，数据进行校正，并将数据映射到不同的语义空间；

步骤2：标准手势分割：在特定色彩空间下进行阈值化处理，采用形态学变换和平滑滤波器来消减噪声，确定手势识别区域；

步骤3：提取手势特征：提取手势区域的形状特征，包括Hu矩和傅里叶描述子等；

步骤4，手势识别基于学习器选择及权重计算：选择两个不同的基学习器，不同的基学习器应当被赋予不同的权重；

步骤5，集成学习将不同的手势分类的结果加权得到最终的分类结果；

其中，所述步骤4具体包括以下步骤：

步骤4-1，静态的选择基学习器数量；

步骤4-2，选择两个不同的基学习器，不同的基学习器应当被赋予不同的权重，给定容忍错误率参数给定最大的基学习器数量第轮集成学习器在验证集上的精度为第轮集成学习器在验证集上的精度为只要当前基学习器数量且进行轮划分；

步骤4-3直到算法运行终止会得到一系列的验证集精度结果，从中选择精度最高的识别方法，并赋予不同的权重。

2.根据权利要求1所述的一种基于视频帧特征的快速手势识别方法，其特征在于，所述步骤1具体包括以下步骤：

步骤1-1，为了解决普遍光照情况下成像和显像的非线性，通过校正来进行补偿；

步骤1-2，通过高斯滤波和中值滤波来消减噪声，并加权处理。

3.根据权利要求1所述的一种基于视频帧特征的快速手势识别方法，其特征在于，所述步骤3具体包括以下步骤：

步骤3-1，形状特征融合特定手势的局部特征；

步骤3-2，为了使得傅里叶描述子作为图像特征而具备尺度不变性，还需要对傅里叶描述子进行归一化处理，将得到的傅里叶描述子的每一项与第一个相除，即(FD(i))/(FD(1)),i＝2,3,…，从而得到归一化的傅里叶描述子。