复杂背景下的BP神经网络手势识别方法

"复杂背景下BP神经网络的手势识别方法" 本文探讨了在复杂背景下利用BP神经网络进行手势识别的技术。手势识别是一种重要的计算机视觉和人工智能技术，广泛应用于人机交互、智能家居、智能车辆等领域。文章由王先军、白国振和杨勇明三位作者撰写，他们分别来自上海理工大学机械工程学院，具有数字图像处理和人工智能技术的专业背景。 在处理复杂背景的手势识别问题时，文章首先针对手势图像的肤色特征进行了分析。由于肤色在RGB色彩空间中具有特定的分布，通过设置阈值可以进行初步的分割。然而，简单的阈值分割可能无法完全去除背景中的类肤色干扰。为此，研究者引入了YCbCr颜色空间，该空间更能准确地捕获肤色的聚簇特性，有助于进一步区分手部与背景。 为了有效地检测和分割手部图像，文章采用了背景模型。背景模型是计算机视觉中常用的一种技术，它能学习和更新背景信息，从而突出前景（即手部）的特征。通过这种方法，可以有效地减少背景中的类肤色干扰，提高手部检测的准确性。 接下来，为了描述和区分不同的手势，研究者选择了图像的7个不变Hu矩作为特征描述子。Hu矩是一种形状描述符，它们在平移、旋转和缩放等几何变换下保持不变，因此特别适合于对手势轮廓的表征。将二值化的手势轮廓转换为Hu矩，可以得到一组能够反映手势形状的关键数值。 最后，这些特征被输入到BP（Backpropagation）神经网络中进行识别。BP神经网络是一种反向传播算法的多层感知器，它可以学习并建立输入特征与输出类别之间的映射关系。通过训练，网络能够根据输入的Hu矩特征预测对应的手势类别。 实验结果显示，该方法在复杂背景下的手势识别具有较高的准确率和鲁棒性。这表明，结合肤色分割、YCbCr颜色空间聚类、背景模型和BP神经网络的综合策略，能够有效地处理复杂的视觉环境，实现精确的手势识别。 关键词: 背景模型、Hu矩描述子、BP神经网络、手势识别 中图分类号: TP242.62 文献标识码: A DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2013.03.065 这篇文章提供了一种在复杂背景下进行高效手势识别的解决方案，其核心在于对肤色特征的精准提取、背景的智能处理以及神经网络的运用，对于推动相关领域的研究和技术应用具有重要意义。