[發明專利]一種基于HOG特征的多旋轉方向SVM模型的手勢跟蹤方法

有效

• 申請號: 201510079498.X
• 申請日: 2015-02-13
• 公開（公告）號: CN104731323B
• 公開（公告）日: 2017-07-04
• 發明（設計）人: 牛建偉;趙曉軻;蘇一鳴
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G06F3/01
• 分類號: G06F3/01;G06K9/00
• 代理公司: 北京永創新實專利事務所11121
• 代理人: 祗志潔

1.一種基于HOG特征的多旋轉方向SVM模型的手勢跟蹤方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：獲取圖像幀，并進行預處理，具體是：

(1)利用攝像頭實時抓取鏡頭前各個圖像幀，對當前幀的圖像進行雙線性插值處理以獲取設定尺寸的圖像；

(2)加載HOG特征的相關參數、梯度投值空間對應的字典以及基于HOG特征的各個方向子區間的SVM模型；

步驟2：判斷成功定位幀數是否到達預設的幀數閾值T；

設定一個變量x，用于記錄到當前幀前連續成功地檢測或跟蹤到含有手勢的幀數；初始x值為0；

如果x未達到幀數閾值T，進入步驟3執行；否則，進入步驟4執行；

步驟3：基于HOG+Multi-SVM的檢測；

對步驟1獲取的圖像進行各個尺度空間中的HOG特征提取，利用滑動窗口對所有有效窗口進行遍歷，并與預先訓練的各方向子區間的SVM模型進行匹配，記錄匹配的結果，并在匹配成功時記錄手勢在圖像幀的位置和SVM模型的索引號，然后轉到步驟5；

步驟4：基于HOG+Multi-SVM的跟蹤；

對步驟1獲取的圖像按照設定的尺度空間遍歷順序提取HOG特征，利用特定方式進行固定窗口的移動，并以一定順序與預先訓練的各方向子區間的SVM模型進行匹配，記錄匹配的結果，并在匹配成功時記錄手勢在圖像幀的位置和SVM模型的索引號，然后進入步驟5執行；

步驟5：判定既定手勢是否在圖像上，并做出相應處理，具體是：

(1)當未在圖像中定位到既定手勢時，對變量x進行清零處理；

(2)否則，將變量x的值增1，并記錄既定手勢在圖像中的位置大小和匹配的SVM模型的索引號。

2.根據權利要求1所述的一種基于HOG特征的多旋轉方向SVM模型的手勢跟蹤方法，其特征在于，步驟1中所述的HOG特征的相關參數包括：

(1)SVM模型檢測窗口的大小；

(2)梯度投值空間分區數，要求設定為偶數；

(3)窗口中塊的大小；

(4)塊中細胞單元的大小；

加載的SVM模型分為六個方向子區間：

(1)[-3,33]； (2)[27,63]； (3)[57,93]；

(4)[87,123]； (5)[117,153]； (6)[147,183]。

3.根據權利要求1所述的一種基于HOG特征的多旋轉方向SVM模型的手勢跟蹤方法，其特征在于，所述的步驟3的具體實現步驟為：

步驟3.1：對輸入圖像進行尺度縮放，在各尺度空間相應的RGB圖像上提取HOG特征；

步驟3.2：遍歷各尺度空間下各個滑動窗口相應的HOG特征，對HOG特征與各個方向范圍上的SVM模型進行匹配；并在匹配成功時保留該滑動窗口的各項信息，包括尺度空間、SVM模型索引號、窗口的左上角坐標點以及SVM模型的方向子區間；

步驟3.3：重復步驟3.2直到所有規定尺度空間全部遍歷完成；

步驟3.4：跳轉到步驟5執行。

4.根據權利要求1所述的一種基于HOG特征的多旋轉方向SVM模型的手勢跟蹤方法，其特征在于，所述的步驟4的具體實現步驟為：

步驟4.1：確保加載相關字典，包括以下三個部分：

a、所有既定手勢的方向子分區的SVM模型相互出現的后驗概率表；

b、所有的圖像尺度大小和所對應的尺度縮放值；

c、圖像各個尺度下對應的水平和垂直方向上分別能容納的窗口數；

步驟4.2：根據前一幀中既定手勢所在尺度空間，生成當前幀的尺度遍歷順序；若前一幀手勢所在尺度空間不是規定的尺度縮放值，則取該尺度空間的下一級尺度空間；當前幀的尺度遍歷順序是按照最接近前一幀中既定手勢所在尺度空間的原則來排序的；

步驟4.3：利用雙線性插值法將圖像縮放到指定大小；

步驟4.4：對縮放后的圖像提取HOG特征；

步驟4.5：根據前一幀中所含既定手勢的窗口左上角坐標，生成一條螺旋式的窗口遍歷順序；

步驟4.6：根據前一幀中所含既定手勢的SVM模型所屬方向子區間，利用后驗概率表查找該方向子區間依賴前一幀定位結果的概率，并按概率值降序排列SVM模型匹配順序；

步驟4.7：基于步驟4.5和步驟4.6進行窗口的遍歷和SVM模型的匹配；一旦匹配成功則記錄窗口的各項信息，包括尺度空間、SVM模型索引號、窗口的左上角坐標點和SVM模型的方向子區間；如果匹配未成功且到達規定的窗口數閾值，那么就結束跟蹤過程，跳轉到步驟5，否則進行下一個尺度空間的遍歷，轉步驟4.2執行。