北方民族大學(xué)電氣信息工程學(xué)院 蔣涵妮
基于膚色分割的手勢識別技術(shù)研究
北方民族大學(xué)電氣信息工程學(xué)院 蔣涵妮
隨著計算機技術(shù)的發(fā)展,手勢識別逐漸成為了人機交互的熱點問題。本文利用膚色的特殊性,在膚色檢測上通過HSV空間圖像處理的膚色檢測技術(shù),較好地將背景區(qū)域分割掉,再通過手勢區(qū)域判定條件剔除小面積類膚色區(qū)域和人臉區(qū)域,將手勢部分分割出來。特征提取部分利用曲率算法得到指尖個數(shù),最后通過指尖個數(shù)進行手勢識別。
人機交互;手勢識別;膚色分割;曲率算法
隨著計算機技術(shù)的發(fā)展,人機交互逐漸成為學(xué)者們研究的熱潮,它將我們的生活引領(lǐng)到更加方便更加智能的潮流中。其中手勢作為人體敏感、靈活的部位,更是被廣泛地應(yīng)用于人機交互中,稱為我們所熟知的手勢識別。
本文主要介紹靜態(tài)手勢識別。利用人體膚色的特殊性,通過膚色分割將背景區(qū)域排除掉,再通過手勢區(qū)域判定條件剔除小面積類膚色區(qū)域和人臉區(qū)域,提取出手勢部分;利用曲率算法得到指尖個數(shù),通過指尖個數(shù)將手勢分類。
1.1 圖像顏色空間轉(zhuǎn)換
在計算機視覺中,彩色空間主要有RGB、HSV、HIS等。目前常用的顏色空間是RGB顏色空間,但是從RGB值中很難知道值所表示的如色調(diào)、飽和度、亮度等顏色的認知屬性,而且RGB值在很小的變化下都會引起較大的波動,并且在實際檢測中RGB并不能準(zhǔn)確地識別出手勢,尤其是當(dāng)背景色與膚色對比不強烈的時候。
HSV顏色空間是比RGB顏色空間更能準(zhǔn)確描述顏色聯(lián)系的一種色彩空間模型,其中H代表色彩的色調(diào);S代表飽和度,即指色彩的純度;V代表亮度。RGB空間到HSV空間的轉(zhuǎn)換過程如式(1)所示。
1.2 膚色分割算法
不同人種的膚色的R、G、B顏色分量分布分散,且差異較大,但在HSV顏色空間中,不同人種的膚色的色調(diào)(H)基本是一致的。根據(jù)查閱資料,不同人種的H值大部分都集中在0.055~0.09范圍內(nèi),最終確定膚色的閾值為0.03~0.128。
經(jīng)過閾值分割,將在閾值范圍內(nèi)的像素置為1,其余像素置為0,如式(3)所示,得到分割后的二值圖像,此時二值圖像中包含臉部區(qū)域和手勢區(qū)域。
經(jīng)多次實驗得出,若二值化后的一些膚色區(qū)域或類膚色區(qū)域面積占整幅圖面積比低于0.02,那么這些區(qū)域不是人手或者人臉,將這些小面積膚色區(qū)域剔除。剩下的區(qū)域為人臉區(qū)域和手勢區(qū)域,計算膚色的高度和寬度比K,若在[0.7,3.0]之間,為手勢區(qū)域。
在OpenCV函數(shù)庫中,調(diào)用cvFindContours函數(shù)將圖像輪廓從二值圖像中檢索出來,得到手勢輪廓。
設(shè)手勢輪廓序列為P,則輪廓序列可以表示如式(4)所示:
按照指尖曲率算法得到每種手勢的指尖數(shù)目,然后根據(jù)指尖數(shù)目的不同區(qū)分每種手勢,本文對0~5這6種手勢進行識別。
實驗過程中,共有5位實驗者參加,在3中背景下進行,每位實驗者擺出0~5共6種手勢,每種手勢變換各種姿勢做10遍,共計900個手勢,識別結(jié)果如表1所示:
數(shù)字手勢012345識別率(%)9898999395100
本文利用膚色的特殊性,在膚色檢測上通過HSV空間圖像處理的膚色檢測技術(shù),較好地將背景區(qū)域分割掉,再通過手勢區(qū)域判定條件剔除小面積類膚色區(qū)域和人臉區(qū)域,將手勢部分分割出來。特征提取部分利用曲率算法得到指尖個數(shù),最后通過指尖個數(shù)進行手勢識別。
人機交互是未來研究的重要方向,就目前的發(fā)展趨勢,手勢識別將逐步滲透到各個專業(yè)領(lǐng)域以及人們的生產(chǎn)生活中,手勢識別的發(fā)展可以大大的方便人們的生活,逐漸地提高人們的生活水平。
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