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基于HOG-LBP特征的自适应实时手掌检测算法
基于HOG-LBP特征的自适应实时手掌检测算法
摘要：手掌检测在计算机视觉领域中具有广泛的应用，但是由于手掌的外形复杂、变化多样以及光线条件的限制，手掌检测仍然是一个具有挑战性的问题。本文提出了一种基于HOG-LBP特征的自适应实时手掌检测算法，该算法能够适应不同光照条件下的手掌检测，并实现实时性能。
1.引言
手掌检测在人机交互、手势识别和行为分析等领域中有着重要的应用。然而，由于手掌的形状复杂、外观变化多样以及光照条件的限制，手掌检测仍然是一个具有挑战性的问题。
2.相关工作
HOG(HistogramofOrientedGradients)和LBP(LocalBinaryPatterns)特征是计算机视觉中常用的特征描述子。HOG特征通过统计局部像素的梯度信息来描述图像的特征。LBP特征则通过计算局部像素与其邻域像素的灰度差异，得到一个二进制编码的特征向量。根据这两种特征的优点，我们将其相结合，提出了一种基于HOG-LBP特征的手掌检测算法。
3.方法
3.1数据预处理
为了提高手掌检测的准确性，我们首先对输入图像进行预处理。我们使用皮肤检测算法对图像进行前景提取，然后对前景图像进行归一化处理，以减少光照变化的影响。
3.2特征提取
我们采用HOG-LBP特征来描述手掌的外观特性。首先，我们将图像划分成小的块，并计算每个块的梯度直方图。然后，对每个块的梯度直方图进行归一化处理，以减少光照变化引起的干扰。接下来，我们计算每个块的LBP特征，并将其连接成一个整体的特征向量。
3.3分类器训练
我们使用AdaBoost算法来训练手掌分类器。我们采用多尺度滑动窗口的方式对图像进行检测，以适应手掌的尺寸变化。在每个窗口位置，我们计算其对应的HOG-LBP特征向量，并使用训练好的分类器进行分类。最后，我们使用非极大值抑制算法来消除重叠检测框。
4.实验与结果
我们使用了MIT手掌数据集和自己采集的手掌图像来评估我们的手掌检测算法。实验结果表明，我们的算法在不同光照条件下具有较好的检测结果，并且能够实时运行。
5.结论
本文提出了一种基于HOG-LBP特征的自适应实时手掌检测算法。该算法通过将HOG和LBP特征相结合，能够适应不同光照条件下的手掌检测，并实现实时性能。实验结果表明，该算法在手掌检测任务中具有较好的性能。
参考文献：
1.Dalal,N.,&Triggs,B.(2005).Histogramsoforientedgradientsforhumandetection.CVPR.
2.Ojala,T.,Pietikäinen,M.,&Mäenpää,T.(2002).Multiresolutiongray-scaleandrotationinvarianttextureclassificationwithlocalbinarypatterns.TPAMI.
关键词：手掌检测；HOG；LBP；自适应；实时性能