基于隨機森林的手勢檢測與識別系統(tǒng)的研究.pdf

1、隨著人們生活質(zhì)量的提高和智能識別技術(shù)的發(fā)展,智能的人機交互方式越來越融入人們的生活。與自然語言一樣,手勢作為一種肢體語言也可以傳達(dá)復(fù)雜信息和指令。近年來,涌現(xiàn)出了大量用于人手檢測與手勢識別的算法,這些算法都不同程度地存在一些缺陷,比如檢測精度不高、穩(wěn)定性不好、系統(tǒng)效率低、系統(tǒng)對硬件要求較高等。在本文中,提出了一種基于現(xiàn)代智能識別技術(shù)的手勢檢測與識別系統(tǒng),該系統(tǒng)可以有效地運用于人機交互中。本文針對不同手勢的檢測與識別,主要做了以下幾方面的

2、工作:
　　(1)在本文中首先采用點對比較特征來描述手勢樣本。該方法所采用的特征是圖像灰度空間中的像素點的灰度值,通過樣本中不同像素點灰度值進行差值比較的方法來描述各個樣本中的像素的空間分布。為了提高方法的魯棒性,對每個像素點都取固定鄰域內(nèi)的均值來進行比較運算。最后樣本的特征值向量由這些點對特征值組成,用于訓(xùn)練手勢識別的分類器和手勢目標(biāo)的檢測與識別。
　　(2)本文中通過建立隨機森林分類器模型進行手勢識別的分類器訓(xùn)練。在隨機

3、森林的每棵樹的每個節(jié)點處分別采用不同的點對比較特征作為節(jié)點分裂準(zhǔn)則,然后利用建立多棵樹分類器的方法來構(gòu)建一個森林分類器,,以達(dá)到增強分類器分類效果的目的。根據(jù)樹的分裂特點,采用該方法在運行時所耗時間少,并且由于森林分類器是一種提升的強分類器,所以精度更高。
　　(3)在檢測階段,為了提高效率,在本文中首先采用YCbCr顏色空間內(nèi)的膚色檢測作預(yù)處理,然后采用了運動幀差法檢測視頻圖像中運動明顯的區(qū)域,將圖像中人手的搜索區(qū)域盡量減小,這