针对当前常用的手势分割方法较难适应复杂的光照环境,提出了一种新的方法。该方法先从视频序列获取运动历史图像(Motion History Image,MHI),对MHI进行运动区域分割,然后在这些运动区域筛选出手势区域。为了克服手势区域分割偏大的问题...针对当前常用的手势分割方法较难适应复杂的光照环境,提出了一种新的方法。该方法先从视频序列获取运动历史图像(Motion History Image,MHI),对MHI进行运动区域分割,然后在这些运动区域筛选出手势区域。为了克服手势区域分割偏大的问题,提出了利用该区域内的当前运动轮廓做椭圆拟合,进而得到精度更高的手势分割结果。实验结果表明,提出的方法能够有效地分割出手势,并且和传统方法相比较更能适应不同的光照环境。展开更多
文摘针对当前常用的手势分割方法较难适应复杂的光照环境,提出了一种新的方法。该方法先从视频序列获取运动历史图像(Motion History Image,MHI),对MHI进行运动区域分割,然后在这些运动区域筛选出手势区域。为了克服手势区域分割偏大的问题,提出了利用该区域内的当前运动轮廓做椭圆拟合,进而得到精度更高的手势分割结果。实验结果表明,提出的方法能够有效地分割出手势,并且和传统方法相比较更能适应不同的光照环境。
