基于膚色和塊特征的人手部檢測.pdf

1、隨著科技的發(fā)展，時代的進步，手部檢測方法得到很大的改進。人手檢測就是在動態(tài)影像文件或靜態(tài)圖片中標出人手。人手檢測在手語識別、體感游戲、人與計算機進行對話等領域有著廣闊的前景，災難現場幸存者搜救中人手檢測也作為人體檢測重要依據。但人手關節(jié)較多，同時具有形狀不規(guī)則性，識別難度較大，在眾多研究科題中，人手檢測具有一定的挑戰(zhàn)性。本文針對靜態(tài)圖片中的人手檢測問題進行研究，為人手檢測技術提供一種性能良好的手部檢測算法。
　　本文嘗試利用手部的

2、區(qū)域塊特征進行人手檢測。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，通過對訓練集圖片中從小到大的塊進行篩選得到特征分類器，選出分類性能最強的特征，得到弱分類器，由弱分類器組合成強分類器，構建準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行人手檢測。首先膚色是人類獨有的特征，不依形狀、大小的變化而變化，和其他目標的顏色相區(qū)別較大。且皮膚特征提取算法計算量小，執(zhí)行速度快，實時性能好。