一、课题介绍

本课题设计了手势的分割与识别程序系统，结合 MATLAB软件对采集的目标图像进行识别。结合基于运动的手势分割与基于肤色的手势分割2种手势分 割方法，提取运动肤色区域，通过计算此区域的均值与方差矩阵更新高斯模型，设定合理的肤色相似度阈值 检测出图像中的肤色区域，从而将手势图像从背景中分割出来。最后，利用模板匹配的方法，对分割出来的手势进行快速识别。实验证明，程序具有很好的分割效果，在复杂环境下对裸手手势识别的成功率大于90%。

二、课题背景

计算机技术的快速发展，使人们不再满足于通 过键盘鼠标等外设与计算机进行交互。随之而来 的通过对语音、手势、表情等的识别来完成人机的 交互，这种方式更加自然，摆脱许多外设，将人体自 身作为一个控制器，拥有较好的前景。

目前,有许多静态手势识别,如还需要佩 戴特定颜色的手套、添加有利于系统识别的标记、 选择单色简单背景等，虽然也可以将手势与背景分 割,但是很明显存在降低手势灵活性的缺点。在 此，结合基于运动的手势分割与基于肤色的手势分割2种手势分割方法，提取运动肤色区域，通过计算 此区域的均值与方差矩阵更新高斯模型⑵，通过计 算肤色相似度值来判别为肤色的可能性，设定合理 的肤色相似度阈值，在复杂环境下对裸手手势进行识别，提高了手势灵活性，同时也提高了环境适应性。

三、课题思路

系统通过USB摄像头捕获目标图像，在不同的颜色空间对目标图像进行肤色检测的效果不同。亮度的不同造成人的肤色不同，且肤色在颜色空间中存在可分性，RGB,HSV, YCbCr等都是常见的颜色空间，因此在目标图像的肤色检测中，必须选择亮度强弱对其影响较小的颜色空间。最常用的 RGB色彩空间的3个分量都有亮度信息，对光照亮 度变化较为敏感，不适合用其进行肤色建模。在 HSV色彩空间中，H分量、S分量和V分量相互独 立，即颜色、饱和度和亮度信息较为独立，与RGB 色彩空间相比其对亮度的影响较小，因此可以用作 目标图像肤色检测，但是由RGB到HSV的转化为 非线性的，增加了系统负担。YCbCr色彩空间是由 1个亮度和2个色度组成，Y为亮度分量，Cb和Cr 分别为蓝色和红色与亮度的差值也。RGB转换为 YGbCr的公式为：

可以看岀,YCbCr色彩空间的3个分量是由 RGB色彩空间的3个分量线性转换的，易于实现， 且可从MATLAB绘制的目标图像在Cb,Cr色彩 空间像素图看岀，肤色在Cr,Cb区域有很好的内聚 性，能很好地将肤色区域与非肤色区域进行区别。 综上所述，本文选择YCbCr色彩空间。

1. 效果示例

参考文献：

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