運(yùn)動(dòng)過(guò)程中指尖檢測(cè)算法研究.pdf

1、研究運(yùn)動(dòng)指尖點(diǎn)的檢測(cè)問(wèn)題，是用戶對(duì)界面內(nèi)精細(xì)命令精確執(zhí)行的關(guān)鍵。指尖檢測(cè)問(wèn)題涉及到圖像處理的多方面，包括圖像預(yù)處理和指尖檢測(cè)。由于背景環(huán)境相對(duì)復(fù)雜、加上手指形狀多變化和實(shí)時(shí)性要求等問(wèn)題的約束，精確的檢測(cè)指尖依然是一項(xiàng)難題。
　　在前景提取中，現(xiàn)有方法大致采用膚色分割或運(yùn)動(dòng)分割來(lái)提取手部。前者閾值不易設(shè)定，且干擾因素較多，后者往往模型適應(yīng)能力差。學(xué)者們?cè)诔Ｓ梅椒ɑA(chǔ)上進(jìn)行創(chuàng)新，取得了一定成果，如應(yīng)用較多且較為有效的基于YCbCr空間

2、的混合高斯模型，但其未考慮點(diǎn)的空間聯(lián)系，單純的考慮點(diǎn)在時(shí)間上的變化，應(yīng)對(duì)變化環(huán)境時(shí)目標(biāo)邊緣存在鋸齒。本文將鄰域像素連接權(quán)融合到自適應(yīng)混合高斯模型中來(lái)得到運(yùn)動(dòng)區(qū)域，即加入物體像素點(diǎn)的空間鄰域信息，對(duì)原有的混合高斯膚色模型進(jìn)行改進(jìn)，由類最大后驗(yàn)概率來(lái)求得相鄰像素所屬的高斯分量。使得時(shí)間與空間相統(tǒng)一，彌補(bǔ)了原有算法忽略點(diǎn)空間關(guān)聯(lián)的缺點(diǎn)，同時(shí)自適應(yīng)的減少高斯分布個(gè)數(shù)，使其滿足實(shí)時(shí)性;并設(shè)計(jì)了一種帶權(quán)重的顏色計(jì)算模型的陰影去除算法，降低色彩分量的

3、權(quán)重來(lái)減弱亮度干擾。對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明改進(jìn)后的前景分割的F值有0.05-0.27的提升。
　　現(xiàn)有單目指尖檢測(cè)算法或多或少存在干擾點(diǎn)和人為設(shè)定閾值問(wèn)題，過(guò)程中閾值無(wú)法自動(dòng)調(diào)節(jié)能。有學(xué)者嘗試用算法相結(jié)合的方式來(lái)排除干擾，但效果不夠明顯。對(duì)此，本文利用改進(jìn)的重心距離法進(jìn)行指尖位置檢測(cè)來(lái)去除干擾點(diǎn)，從手部整體特征出發(fā)，根據(jù)指尖點(diǎn)的圓弧性質(zhì)排除干擾點(diǎn)，即計(jì)算出指尖點(diǎn)與其對(duì)應(yīng)圓弧的平均誤差，誤差越小的點(diǎn)越有可能是指尖點(diǎn)。使用與前景分割不同的數(shù)據(jù)庫(kù)