基于压缩感知与SURF的高效手语关键帧提取算法

本文介绍了一种创新的手语关键帧提取算法，主要应用于实时、大词汇集、连续手语视频的高效准确识别。该算法结合了压缩感知与加速稳健特征（SURF）技术，旨在解决手语视频处理中的挑战。 首先，压缩感知被用于降低手语视频的数据维度，通过将其转换为低维多尺度帧图像特征，这种方法有效地降低了数据量，提高了处理效率。压缩感知理论的核心思想是利用稀疏性来恢复信号，即使原始数据采样不足，也能通过较少的采样得到足够的信息。这种技术在图像处理中尤其有用，因为它能减少存储需求，同时保持关键信息的完整性。 接着，算法利用SURF（Speeded Up Robust Features）特征，这是一种对光照变化和几何变换鲁棒的特征提取方法。SURF通过计算局部图像区域的梯度方向和极值点来检测关键特征点，这些点在相似场景中具有较高的重复性和稳定性。通过比较不同帧之间的SURF特征点，构建相似度曲线，可以准确地找到那些在时间序列中最具代表性的关键帧。 在预处理阶段，文章采用了HSV（Hue, Saturation, Value）空间的自适应颜色检测技术，这种方法能够更有效地定位手部动作区域，排除背景干扰。HSV颜色空间将图像分解为颜色、饱和度和亮度三个独立通道，使得颜色检测更加精确。 实验结果显示，该算法提取的关键帧具有很高的准确性，证明了其在处理大量复杂手语数据时的效能。由于关键帧的选取依赖于压缩感知的降维和SURF特征的稳定性，这种算法不仅能够在速度上有所提升，而且在识别精度上也得到了保障。这对于实时手语识别系统至关重要，尤其是在大词汇量和连续手势的情况下，能有效提高系统的响应速度和识别率。 总结来说，本文提出的基于压缩感知与SURF特征的手语关键帧提取算法是一种创新的技术解决方案，它融合了高效的压缩技术与鲁棒的特征提取方法，适用于大规模手语视频分析，对于实际应用中的手语识别系统具有显著的价值。