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基于运动历史图像和椭圆拟合的手势分割
摘要
手势分割技术在人机交互、智能家居、机器人等领域中具有广泛的应用。本文基于运动历史图像和椭圆拟合，提出了一种新的手势分割方法。通过对手部运动轨迹的分析，我们可以获取手势的关键特征，利用椭圆拟合算法进行手势分割，并进行了相关实验验证。实验结果表明，我们提出的方法不仅能够精准地识别手势，而且具有较高的实时性和准确性。
关键词：手势分割、运动历史图像、椭圆拟合、关键特征
Abstract
Gesturesegmentationtechnologyhasawiderangeofapplicationsinhuman-computerinteraction,smarthome,robots,andotherfields.Basedonmotionhistoryimagesandellipsefitting,thispaperproposesanewgesturesegmentationmethod.Byanalyzingthemotiontrajectoryofthehand,wecanobtainthekeyfeaturesofthegesture,usetheellipsefittingalgorithmforgesturesegmentation,andconductrelevantexperimentsverification.Theexperimentalresultsshowthatourproposedmethodcannotonlyaccuratelyrecognizegestures,butalsohashighreal-timeandaccuracy.
Keywords:gesturesegmentation,motionhistoryimage,ellipsefitting,keyfeatures
正文
介绍
手势识别和分割一直是计算机视觉研究领域中的热门问题。手势识别可以通过对手势的形状、运动和姿态等特征进行分析和提取，以实现更加直观、自然的交互方式。手势分割是手势识别的重要前提，它可以将手部区域与背景区域分离，提高手势识别的准确性和实时性。目前，手势分割技术主要分为基于颜色、形状和运动特征的方法。然而，这些方法存在各自的缺陷，例如基于颜色的方法对光照、阴影等因素敏感，基于形状的方法对手势形状的形态学变化敏感，基于运动特征的方法受到噪声和动态背景的影响较大。
本文提出了一种新的手势分割方法，该方法基于运动历史图像和椭圆拟合。运动历史图像是一种描述物体运动的图像表示方式，它可以通过构建一个二进制图像序列来表示物体轨迹的运动。椭圆拟合是一种拟合二维数据点的算法，可以将数据点拟合成一个椭圆，以便于对手势进行分割和分析。通过对手部运动轨迹的分析，我们可以获取手势的关键特征，利用椭圆拟合算法进行手势分割，并进行了相关实验验证。
方法
本文提出的手势分割方法包括两个步骤：运动历史图像生成和椭圆拟合手势分割。
运动历史图像生成
运动历史图像是一种将物体轨迹表示为二进制图像序列的方法。在本文中，我们先对输入的手部运动轨迹进行插值处理，以获得平滑的轨迹。然后，我们定义了一个局部区域R(x,y)作为当前时刻图像I(x,y)中心点的邻域，如图1所示。对于给定的每一个时刻t，我们可以得到对应的运动历史图像H(x,y,t)：
H(x,y,t)=
{
0，ifI(x,y)∈I(R)
1，ifI(x,y)∈I(R)̸
}
其中，I(R)表示图像I(x,y)中心点的邻域，0表示该像素点在邻域内，1表示该像素点在邻域外。
椭圆拟合手势分割
椭圆是一个常见的二维图形，可以被用来描述手部的形状和姿态。本文将椭圆拟合算法应用于手势分割中，以实现对手部区域的分离。具体来说，我们首先对运动历史图像H(x,y,t)进行二值化和滤波处理，以去除噪声和不必要的细节信息。然后，我们使用椭圆拟合算法对手部区域进行分割，具体步骤如下：
1.寻找手部中心点
我们首先检测手部的中心点，以便于后续对手部的椭圆形状进行拟合。在本文中，我们通过计算二值化后的运动历史图像H(x,y,t)的质心来确定手部的中心点：
C(x,y)=
{
(∑xH(x,y))/M，(∑yH(x,y))/M
}
其中，M表示二值化后的运动历史图像中像素点数。
2.计算手部椭圆参数
我们使用最小二乘法对手部区域进行椭圆拟合，以获得手部椭圆的参数。具体来说，我们将运动历史图像中所有的像素点(x,y)按照以下矩阵形式重新排列：
D=
[x^2,xy,y^2,x,y,1]
然后，我们按照以下公式求解椭圆的参数：
DE=k
其中，E是椭圆的参数向量，k是常数项，D是像素点数据的系数矩阵。
3.手部区域分割
我们利用得到的手部椭圆参数对进一步对手部区域进行分割。在本文中，我