基于膚色和塊特征的人手部檢測(cè).pdf

1、隨著科技的發(fā)展，時(shí)代的進(jìn)步，手部檢測(cè)方法得到很大的改進(jìn)。人手檢測(cè)就是在動(dòng)態(tài)影像文件或靜態(tài)圖片中標(biāo)出人手。人手檢測(cè)在手語(yǔ)識(shí)別、體感游戲、人與計(jì)算機(jī)進(jìn)行對(duì)話等領(lǐng)域有著廣闊的前景，災(zāi)難現(xiàn)場(chǎng)幸存者搜救中人手檢測(cè)也作為人體檢測(cè)重要依據(jù)。但人手關(guān)節(jié)較多，同時(shí)具有形狀不規(guī)則性，識(shí)別難度較大，在眾多研究科題中，人手檢測(cè)具有一定的挑戰(zhàn)性。本文針對(duì)靜態(tài)圖片中的人手檢測(cè)問題進(jìn)行研究，為人手檢測(cè)技術(shù)提供一種性能良好的手部檢測(cè)算法。
　　本文嘗試?yán)檬植康?/p>

2、區(qū)域塊特征進(jìn)行人手檢測(cè)。手部區(qū)域塊特征是類似于Haar特征的一種特征，其特征值反映了手部圖像灰度變化情況，通過對(duì)訓(xùn)練集圖片中從小到大的塊進(jìn)行篩選得到特征分類器，選出分類性能最強(qiáng)的特征，得到弱分類器，由弱分類器組合成強(qiáng)分類器，構(gòu)建準(zhǔn)確的塊特征分類器模型。
　　使用膚色分割和手部塊特征算法進(jìn)行人手檢測(cè)。首先膚色是人類獨(dú)有的特征，不依形狀、大小的變化而變化，和其他目標(biāo)的顏色相區(qū)別較大。且皮膚特征提取算法計(jì)算量小，執(zhí)行速度快，實(shí)時(shí)性能好。