基于關(guān)鍵幀和局部極值的手勢(shì)特征提取算法

劉楊俊武，程春玲

(南京郵電大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院，江蘇 南京 210003)

0 引 言

動(dòng)態(tài)手勢(shì)包含運(yùn)動(dòng)軌跡變化和結(jié)構(gòu)變化等，準(zhǔn)確的識(shí)別動(dòng)態(tài)手勢(shì)需要研究動(dòng)態(tài)手勢(shì)特征提取算法，用于表達(dá)手勢(shì)的運(yùn)動(dòng)軌跡特征和結(jié)構(gòu)特征。根據(jù)提取的特征類型不同，目前的動(dòng)態(tài)手勢(shì)特征提取算法主要分為基于圖像屬性的動(dòng)態(tài)手勢(shì)特征提取算法和基于幾何結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)手勢(shì)特征提取算法。其中，基于圖像屬性的手勢(shì)特征提取算法是利用目標(biāo)檢測(cè)算法提取出圖像的像素點(diǎn)分布情況來(lái)表達(dá)手勢(shì)，常用方法包括Hu矩[1]、梯度方向直方圖(histogram of oriented gradient，HOG)[2]、光流直方圖(histogram of optical flow，HOF)[3]等。這些算法計(jì)算較為簡(jiǎn)便，且易于實(shí)現(xiàn)，但是提取出的特征維度較大，會(huì)增加手勢(shì)識(shí)別的計(jì)算量和計(jì)算時(shí)間。基于幾何結(jié)構(gòu)的手勢(shì)特征提取算法是對(duì)圖像原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提取出能夠反映手勢(shì)本質(zhì)的結(jié)構(gòu)信息，有利于區(qū)分手勢(shì)，提高手勢(shì)識(shí)別的準(zhǔn)確性，主要方法包括結(jié)構(gòu)特征點(diǎn)[4]、凸包[5]、k-曲率[6]等。但是該類算法的計(jì)算復(fù)雜度較高，計(jì)算時(shí)間較長(zhǎng)。

為了縮短手勢(shì)特征提取的時(shí)間，Hasan等通過(guò)兩種半徑大小不同的動(dòng)態(tài)圓模板區(qū)分出手勢(shì)的手掌區(qū)域和手指區(qū)域，然后根據(jù)各個(gè)區(qū)域中的動(dòng)態(tài)圓模板分布確定手勢(shì)中的指尖、指根以及手掌中心的位置[7]。但是該算法易受到噪聲數(shù)據(jù)的干擾，識(shí)別準(zhǔn)確性不穩(wěn)定。Huang等提出一種基于套索的手勢(shì)特征提取算法，通過(guò)設(shè)置一個(gè)固定寬度的套索，并對(duì)手勢(shì)輪廓上的每個(gè)峰值點(diǎn)進(jìn)行遍歷，若輪廓的寬度與套索的寬度相同，則認(rèn)為該段為手勢(shì)的一個(gè)手指[8]。……