[發(fā)明專利]一種基于手掌和手指特征的靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910113909.0
• 申請(qǐng)日: 2019-02-14
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109919039B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-07-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 顧佳文;李澤民
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 上海磐啟微電子有限公司
• 主分類號(hào): G06V40/20
• 分類號(hào): G06V40/20;G06V20/40;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/30
• 代理公司: 上海旭誠(chéng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31220
• 代理人: 鄭立

1.一種基于手掌和手指特征的靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別方法，其特征在于，包含以下步驟：

步驟1，獲得手勢(shì)的外部輪廓；

步驟2，使用距離變換和外接圓求交點(diǎn)的方法，在所述外部輪廓的圖像上，識(shí)別出掌心位置和手掌半徑；

步驟3，在所述外部輪廓上，計(jì)算出輪廓凸包，并結(jié)合所述掌心位置確定手指方向；

步驟4，基于所述掌心位置和所述手指方向，使用所述輪廓凸包和所述外部輪廓上的凸缺陷，確定手指位置；

步驟5，利用手指?jìng)€(gè)數(shù)以及所述手指位置與所述掌心位置關(guān)系完成手勢(shì)的分類，完成靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別；

步驟2中，通過(guò)對(duì)所述外部輪廓內(nèi)的點(diǎn)進(jìn)行所述距離變換，篩選出距離的區(qū)域極大值，結(jié)合所述外接圓求交點(diǎn)的方式，得到所述掌心位置和所述手掌半徑，其步驟包含：

步驟2-1：對(duì)所述外部輪廓內(nèi)的像素采用所述距離變換，得到各所述像素到所述外部輪廓的邊界最近距離；

步驟2-2：找到所述像素中，其所述最近距離是極大值的點(diǎn)，歸并為極大值點(diǎn)集；

步驟2-3：將所述極大值點(diǎn)集里的所述像素，按所述距離變換的值，由大到小排序；

步驟2-4：對(duì)于排序完成的所述極大值點(diǎn)集內(nèi)的所有所述像素，計(jì)算以所述像素為圓心以對(duì)應(yīng)所述最近距離2倍為半徑的圓，與所述外部輪廓的交點(diǎn)個(gè)數(shù)；所述交點(diǎn)個(gè)數(shù)最多的所述像素為所述掌心位置，所述掌心位置對(duì)應(yīng)的所述距離變換的值為所述手掌半徑。

2.如權(quán)利要求1所述的靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別方法，其特征在于，步驟1中包含以下步驟：

步驟1-1，對(duì)手勢(shì)靜態(tài)圖像進(jìn)行平滑處理，去除噪點(diǎn)；

步驟1-2，利用膚色模型對(duì)所述手勢(shì)靜態(tài)圖像進(jìn)行二值化，得到封閉的膚色連通區(qū)域，即所述外部輪廓；

步驟1-3，對(duì)所述外部輪廓進(jìn)行輪廓預(yù)篩選。

3.如權(quán)利要求2所述的靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別方法，其特征在于，步驟1-1中，平滑處理的方式是高斯模糊和中值模糊。

4.如權(quán)利要求2所述的靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別方法，其特征在于，在步驟1-2中的二值化處理過(guò)程中，先將圖像轉(zhuǎn)化至HSV顏色空間，再采用如下膚色模型進(jìn)行所述二值化：

在所述二值化的結(jié)果中，白色設(shè)為膚色區(qū)域，黑色設(shè)為非膚色區(qū)域。

5.如權(quán)利要求2所述的靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別方法，其特征在于，在步驟1-3中的所述輪廓預(yù)篩選中，設(shè)定輪廓面積閾值來(lái)排除輪廓噪聲。

6.如權(quán)利要求1所述的靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別方法，其特征在于，步驟2-2和步驟2-3之間插入一個(gè)優(yōu)化步驟，去除噪聲點(diǎn)，具體步驟為：

步驟2-2-1：對(duì)所述外部輪廓內(nèi)的像素采用所述距離變換，得到各所述像素到所述外部輪廓的邊界最近距離；

步驟2-2-2：找到所述像素中，其所述最近距離是極大值的點(diǎn)，歸并為極大值點(diǎn)集；

步驟2-2-3：將所述極大值點(diǎn)集里的所述像素，按所述距離變換的值，由大到小排序；

步驟2-2-4：對(duì)于排序完成的所述極大值點(diǎn)集里的每一個(gè)所述像素，均向前遍歷，判斷所述像素是否落在以排序在所述像素之前的所述像素為圓心且以該像素對(duì)應(yīng)所述距離變換的值為半徑的圓內(nèi)；若是，則當(dāng)前所述像素視為噪聲點(diǎn)，從所述極大值點(diǎn)集中剔除；

步驟2-2-5：對(duì)于所述極大值點(diǎn)集內(nèi)所有剩下的所述像素，計(jì)算以所述像素為圓心，以對(duì)應(yīng)所述最近距離2倍為半徑的圓，與所述外部輪廓的交點(diǎn)個(gè)數(shù)；所述交點(diǎn)個(gè)數(shù)最多的所述像素為所述掌心位置，所述掌心位置的所述距離變換的值為所述手掌半徑。