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    重庆时时彩技巧时时彩官网时时彩平台: 基于手指轮廓和决策树的静态手势识别方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201410217546.2

    申请日:

    2014.05.21

    公开号:

    CN103971102A

    公开日:

    2014.08.06

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06K 9/00申请日:20140521|||公开
    IPC分类号: G06K9/00 主分类号: G06K9/00
    申请人: 南京大学
    发明人: 路通; 胡炜
    地址: 210023 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号南京大学
    优先权:
    专利代理机构: 江苏圣典律师事务所 32237 代理人: 胡建华
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410217546.2

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.02.01|||2014.09.03|||2014.08.06

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种基于手指轮廓和决策树的静态手势识别方法。该方法首先使用Kinect的深度图像作为数据源,通过Kinect骨骼追踪功能定位手掌的大致坐标,以该坐标为中心截取出包含手掌的一块正方形区域;然后使用自适应邻近值法对该区域进行前景检测,对前景图像进行适当的图像形态学处理后,检测手掌轮廓;接着使用圆周序列曲线对手掌轮廓进行建模,利用极值点对法准确地区分出各个手指轮廓和手腕轮廓并建立手势特征集;最后使用多个决策树针对不同手指个数的手势特征集分别进行训练以及识别。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于手指轮廓和决策树的静态手势识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
    步骤1:使用Kinect for Windows SDK获取包含手掌深度图像的正方形区域以及掌心坐标S0;
    步骤2:采取自适应邻近值法对深度图像进行分割,然后对手掌轮廓进行图像形态学处理;
    步骤3:对手掌轮廓进行椭圆拟合,以椭圆的圆心为轮廓的几何中心S1,建立圆周序列曲线,求出圆周序列曲线上的所有极大值点和极小值点,并使用一个极大值点和左右各一个极小值点构成极值点对来表示手指轮廓和手腕轮廓;
    步骤4:求极值点对内的所有轮廓点,通过计算每个轮廓点的梯度确定手指轮廓和手腕轮廓,然后根据轮廓的宽度差异识别出手腕轮廓,再减去手指轮廓和手腕轮廓后,使用剩余轮廓重新估算手掌中心S2;
    步骤5:求出各手指的宽度、长度、面积、夹角、指尖之间的欧几里德距离、指根之间的欧几里德距离、指中心之间的欧几里德距离以及指尖到手掌中心S2的欧几里德距离作为特征向量建立特征集;
    步骤6:针对相同手指个数的手势使用决策树对特征集进行训练,在识别的时候先比较手指个数,然后再使用相应的决策树进行分类。

    2.  根据权利要求1所述的一种基于手指轮廓和决策树的静态手势识别方法,其特征在于,步骤1中,在Kinect上加载Kinect for Windows SDK的API。

    3.  根据权利要求2所述的一种基于手指轮廓和决策树的静态手势识别方法,其特征在于,步骤3中,使用圆周序列曲线对手掌轮廓进行建模的方法是:
    创建一个360×240的图像,其中X轴表示以手掌几何中心S1为中心的360个角度,Y轴表示各个角度下的手掌轮廓点到S1的欧几里德距离,如果同一角度下存在两个以上轮廓点,则Y值取欧几里德距离最大的一个。

    4.  根据权利要求2所述的一种基于手指轮廓和决策树的静态手势识别方法,其特征在于,步骤3中,使用极值点对法对圆周序列曲线求极值点对的方法是:
    求出圆周序列曲线上的所有极大值和极小值,其中极大值表示手指指尖,极小值表示手指指根,通过一个极大值和左右各一个极小值来表示手指的轮廓,去掉其它极值;
    去掉其它极值包括以下步骤:
    对于相连的几个极大值点,取出其中最大的一个;
    两个极大值点之间有且只有两个极小值点,如果大于两个,则将中间的候选极小值点删掉,留下两边的,如果只有一个,则复制一个跟它一样的极小值点;
    将一个极大值点和紧贴在它两边的两个极小值点组成一组极值点对,每组极值点对为一根候选手指或候选手腕,计算各组点对中极大值与极小值的平均差,对于平均差较小的点对,判定为干扰点对,从候选手指中删除。

    5.  根据权利要求4所述的一种基于手指轮廓和决策树的静态手势识别方法,其特征在于,步骤5中,对手指轮廓进行梯度运算的方法是:
    取出极值点对中所包含的所有轮廓点,以极大值点为中点分为左右两部分,对左边部分上的每一个轮廓点求它的梯度方向上的直线是否能与右边部分相交,如果不相交,则该轮廓点作为孤立点从手指轮廓或手腕轮廓中剔除;对右边部分上每一个轮廓点求它的梯度方向上的直线能否与左边部分相交,如果不相交,则该轮廓点作为孤立点从手指轮廓或手腕轮廓中剔除;在删除两头部分孤立点之后,取剩下的轮廓为手指轮廓或手腕轮廓。

    6.  根据权利要求4所述的一种基于手指轮廓和决策树的静态手势识别方法,其特征在于,步骤5中,建立特征集中包括的特征向量的计算方式如下:
    各手指的宽度值,手指的宽度为使用椭圆对手指轮廓进行拟合所得到的短轴长;
    各手指的长度值,手指的长度为指尖到两个指根中间的欧几里德距离;
    各手指轮廓区域的面积,将各手指轮廓的极小值轮廓点相连得到的闭合区域面积作为手指的面积;
    相连手指的夹角以及与手腕相连手指到手腕的夹角,该夹角指相连两根手指轮廓所拟合椭圆的长轴的夹角;
    两两手指间的间距,所述间距指两两手指指尖之间、指根之间及指中心之间的欧几里德距离;
    各手指距掌心距离,指各个手指的指尖距手掌心S2的欧几里德距离。

    7.  根据权利要求5所述的一种基于手指轮廓和决策树的静态手势识别方法,其特征在于,在步骤3中对圆周序列曲线求极值点对作为第一次分类,步骤6 中,使用决策树进行训练及识别的方法是:
    针对手指个数相同的手势,采用了决策树进行第二次分类;分别对单指、双指、三指、四指、五指的训练单指决策树、双指决策树、三指决策树、四指决策树和五指决策树,然后按手指的个数使用相应的决策树进行识别。

    8.  根据权利要求5所述的一种基于手指轮廓和决策树的静态手势识别方法,其特征在于,步骤2中,邻近值法指利用掌心坐标及其深度信息,使用一个先进先出队列Q进行前景检测,从而把前景手掌提取出来;具体处理过程如下:
    先将所有像素点置为白色,设掌心坐标S0为源像素并置为灰色同时入队列Q,只要队列不为空,就循环执行出队操作;对于每一个出队的像素点Pij如果Pij与掌心坐标S0的深度值之差不超过阈值Threshold,则将该像素置为黑色,否则置为白色;如果为黑色,则计算该像素Pij的深度值及与其曼哈顿距离为1的所有白色像素Pwhile的深度值之差,其中差不超过1的就将Pwhile设为灰色像素Pgray同时入队列;当队列为空时,终止,标为黑色的像素便是前景像素;
    每次进行前景检测时阈值Threshold的值先从3开始取,然后依次递增分别使用邻近值法获取前景图像,当连续两次进行前景检测所得到的前景图像的像素个数之差小于10时,终止,阈值Threshold的值不用再递增;取已经稳定的前景图像与上一次的并未稳定的前景图像之差,这个差值图像里最大的一块区域便是手腕的位置。

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