УДК: 004.932

Восстановление силуэта руки в задаче распознавания жестов с помощью адаптивной морфологической фильтрации бинарного изображения

Полный текст на elibrary.ru

Публикация в Journal of Optical Technology

Ссылка для цитирования:

Малашин Р.О., Луцив В.Р. Восстановление силуэта руки в задаче распознавания жестов с помощью адаптивной морфологической фильтрации бинарного изображения // Оптический журнал. 2013. Т. 80. № 11. С. 54–61.

Malashin R. O., Lutsiv V. R. Restoring a silhouette of the hand in the problem of recognizing gestures by adaptive morphological filtering of a binary image [in Russian] // Opticheskii Zhurnal. 2013. V. 80. № 11. P. 54–61.

Ссылка на англоязычную версию:

R. O. Malashin and V. R. Lutsiv, "Restoring a silhouette of the hand in the problem of recognizing gestures by adaptive morphological filtering of a binary image," Journal of Optical Technology. 80(11), 685-690 (2013). https://doi.org/10.1364/JOT.80.000685

Аннотация:

Приведены алгоритмы адаптивной обработки бинарных изображений силуэтов рук человека, полученных с помощью цвето-яркостных фильтров. Приведенные алгоритмы основаны на использовании комбинации элементарных морфологических операций с учетом направления пальцев руки. Приведены алгоритмы удаления шума на бинарных изображениях, адаптирующихся к результату работы цветового фильтра, и способ заполнения внутренних контуров силуэта руки с целью удаления групповых ошибок маркирования. Результаты экспериментов показывают, что предложенный способ обработки изображений повышает вероятность успешного обнаружения, слежения за рукой и распознавания жестов.

Ключевые слова:

распознавание жестов руки, восстановление силуэта руки, морфологическая обработка бинарных изображений

Коды OCIS: 120.3930, 260.7210, 300.6210, 300.6540

Список источников:

1. Dente E., Bharath A., Ng J., Vrij A., Mann S., A. Bull A. Tracking hand and finger movements for behaviour analysis // Pattern Recognition Letters. 2006. V. 27. P. 1797–1808.
2. Kelly D., McDonald J., Markham C. A person independent system for recognition of hand postures used in sign language // Pattern Recognition Letters. 2010. V. 31. P. 1359–1368.
3. Caridakis G., Karpouzis K., Drosopoulos A., Kollias S. SOMM: Self organizing Markov map for gesture recognition // Pattern Recognition Letters. 2010. V. 31. P. 52–59.
4. Ben Henia O., Hariti M., Bouakaz S. A Two-step minimization algorithm for model-based handtracking // 18th Intern. Conf. Computer Graphics, Visualization and Computer Vision (WSCG). University of West Bohemia, Campus-Bory, Plzen, Czech Republic, February 1–4, 2010. P. 189–197.
5. Oikonomidis I., Kyriazis N., Argyros A.A. Efficient model-based 3D tracking of hand articulations using Kinect // Proc. 22nd British Machine Vision Conference, BMVC 2011. University of Dundee, UK; Aug. 29–Sep. 1, 2011. Р. 101.1–101.11.
6. Шапиро Л., Стокман Дж. Компьютерное зрение. М.: Бином. Лаборатория знаний. 2006. 752 с. 7. Soriano M., Martinkauppi B., Huovinen S., Laaksonen M. Using the skin locus to cope with changing illumination conditions in color-based face tracking // Proс. IEEE Nordic Signal Proc. Symp. Kolmarden, Sweden. 2000. P. 383–386.
8. Chiang C., Tai W., Yang M., Huang Y., Huang C. A novel method for detecting lips, eyes and faces in real time // Real time imaging. 2003. V. 9. № 4. P. 277–287.
9. Albiol A., Torres L., Delp. E.J. Optimum color spaces for skin detection // Proc. 2001 Intern. Conf. Image Processing. 2001. V. 1. P. 122–124.