基于深度图像与手指轮廓匹配的并指手势识别方法

摘要

本发明提出基于深度图像与手指轮廓匹配的并指手势识别方法，其主要步骤包括：获取深度图像、消除噪音、分割手形区域、检测手指轮廓、手指轮廓模板匹配、识别并指手势、得出识别结果。本发明通过采集深度图像对手势进行识别，主要利用手部的全局特征即手指轮廓进行手势匹配，从而能够有效提高患有并指等手部疾病的手势识别的正确率；在手势识别过程中不需要匹配手部大量局部特征，因此可以减少计算量，加快识别速度，且采集的深度图像能降低复杂环境背景和光照条件对识别效果的影响。

主权项

基于深度图像与手指轮廓匹配的并指手势识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，获取包含有手势的深度图像，消除图像中的噪声；步骤二，从深度图像中分割出其中的手势轮廓，并用时间序列曲线表示手势轮廓；步骤三，通过手势轮廓及其时间序列曲线，利用阈值分解算法分割出其中的手指轮廓；步骤四，借鉴陆地移动距离(EMD)算法，计算出将所获取的手指轮廓与标准手势模板匹配过程中所需要移动的最小距离FinEMD；步骤五，将计算的FinEMD距离与现有的标准模板进行匹配比较，即可获得匹配结果，完成手势识别。