基于分类特征提取的手部动作识别方法的研究及应用.pdf

第 28卷第 6期计算机应用与软件 Vol
2011年 puterApplicationsandSoftware
基于分类特征提取的手部动作识别方法的研究及应用
阳诚海1 陈开1 许华虎2 何永义3
1(上海大学计算机工程与科学学院上海 200072)
2(上海上大海润信息系统有限公司上海 200444)
3(上海大学机电工程与自动化学院上海 200072)
摘要提出一种基于分类特征提取的手部动作识别方法,该方法通过自适应的混合高斯模型构建背景模型,使用背景减除法并
充分利用人体手部肤色信息分割出人体手部区域,结合手部关节、骨骼特征及肤色信息估算手部关节点位置,构建三维手部骨架模
型,然后提取手部各关节角度、位置信息并利用隐马尔柯夫(HMM)模型对其所表示的动作进行训练识别。
关键词特征提取混合高斯模型隐马尔柯夫模型动作识别
ONHANDACTIONRECOGNITIONMETHODBASEDONCLASSIFICATION
FEATUREEXTRACTIONANDITSAPPLICATION
YangChenghai1 ChenKai1 XuHuahu2 HeYongyi3
1(puterEngineeringandScience,ShanghaiUniversity,Shanghai200072,China)
2(ShanghaiShangdaHairunInformatronSystemCo.,Ltd,Shanghai200444,China)
3(SchoolofMechatronicsEngineeringandAutomation,ShanghaiUniversity,Shanghai200072,China)
Abstract
Gaussianmixturemodeltoconstructbackgroundmodel,usesthebackgroundsubtractionmethodandmakesfulluseofhumanhands’skin
,bonecharacteristicsandskincolourinformationtoestimatethe
positionofhandjointsandtoconstructthreedimensionalhands’
areextracted,andtheHiddenMarkovModel(HMM)isutilisedtotraintheidentificationofactionsexpressedbythem.
Keywords Featureextraction MixtureGaussianmodell