[发明专利]一种基于拳头检测作为辅助信息的手势跟踪方法在审
申请号: | 201310283649.4 | 申请日: | 2013-07-08 |
公开(公告)号: | CN103366188A | 公开(公告)日: | 2013-10-23 |
发明(设计)人: | 谢衍涛;卢金鑫 | 申请(专利权)人: | 中科创达软件股份有限公司 |
主分类号: | G06K9/66 | 分类号: | G06K9/66 |
代理公司: | 北京庆峰财智知识产权代理事务所(普通合伙) 11417 | 代理人: | 刘元霞 |
地址: | 100191 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明提供了一种拳头图像的检测方法和手势跟踪方法,包括步骤:step1:根据预设的窗口尺寸和步长扫描图片,将当前窗口里的图像数据作为待定目标输入检测器;step2:检测待定目标,对于每一层,根据学习好的模型里指定的若干特征计算响应值,输入该层的分类器h,得到判决,如果判决为负样本,则检测完成;如果该样本通过了所有层的检测,则为正样本,因此则可以认为这张图里有拳头。通过拳头图像检测,有效的提高手势检测的灵敏度和准确率,还可以改进手势丢失、跟踪恢复等问题。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 拳头 检测 作为 辅助 信息 手势 跟踪 方法 | ||
【主权项】:
一种拳头图像的训练方法,包括如下步骤:step1:初始化训练样本集合,该集合由若干正样本和负样本图片组成,所谓正样本即刚好包含着拳头的图片,负样本是不含有拳头的任何图片;step2:设定训练的参数:Haar特征的类型,检测器层数N,每一层的目标检测率P和误检率R,每一层的最大弱检测器数T;step3:初始化i,i=1;step4:训练第i层,训练根据定义好的Haar类型提取特征,用AdaBoost算法进行训练,训练的停止准则是检测率P和误捡率R是否达到,或者弱检测器个数是否达到T;step5:更新i,i=i+1,如果i>=N,跳转到step7;step6:更新训练样本集合,用已经训练好的若干层组成的层级检测器对当前正负样本进行检测,将被拒绝的样本从训练集合里剔除,跳转到s4;step7:训练停止。
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