实时动态手势指令识别技术

"该资源是一种动态手势指令识别方法的发明专利申请，由哈尔滨工程大学的团队提出，旨在实现高效且实时的手势识别。该方法通过HSV空间肤色分割、区域生长、HOG特征提取和SVM分类器等技术进行动态手势的识别和分类。" 本发明涉及计算机视觉和人工智能领域，具体是一种动态手势指令识别方法。该方法的核心在于结合了图像处理、机器学习和手势跟踪技术，以提高手势识别的准确性和实时性。首先，定义了5种基础样本类，包括五指张开（Five类）、翘起拇指（Thumb类）、倾斜食指与中指（Two类）、拳头（Fist类）和杂乱手型（Else类）。这些基础样本是构建整个识别系统的基础。 在手势识别过程中，首先对图像进行HSV空间的肤色分割，这有助于从复杂背景中提取出手部。HSV色彩空间的选择是因为它对手部肤色有较好的鲁棒性。然后，通过区域生长技术找到图像中的最大肤色区域，确保手部被准确选取。接下来，对选定的肤色区域进行尺寸调整，以便于特征提取。 特征提取阶段，采用了梯度方向直方图（HOG）算法。HOG能有效地捕捉图像的边缘和形状信息，尤其适合描述手部轮廓。将图像划分为小块，并应用带有重叠的矩形HOG和[-1, 0, 1]算子来提取特征，这些特征用于后续的分类。 为了识别和分类动态手势，该方法设计了27种不同的手势指令，这扩展了手势识别的范围，使得更多的交互操作成为可能。利用基于连续框架差分（CFDP）的思想进行手势跟踪，可以连续地捕捉到手势的变化。接着，通过计算处理区域生长后的图像，得到手势的质心和边缘信息，进一步提取静态模型下的特征。每组手势指令都会生成一个61维的特征矩阵，这些特征矩阵经过整合后，利用支持向量机（SVM）分类器进行分类，形成Model_2。SVM是一种有效的分类工具，尤其在小样本和非线性问题上表现出色。 通过这种方法，本发明能够实现实时、高效的动态手势识别，同时避免了采用时间序列算法可能导致的计算复杂性。专利申请号为201911109920.6，申请日期为2019年11月14日，申请公布号为CN110956099A，该发明对人机交互、虚拟现实、智能设备控制等领域具有重要应用价值。