一种基于HSV颜色空间的新码书模型

为了有效消除复杂动态背景对运动物体检测的影响,提出一种新的基于HSV颜色空间的码书模型。该模型的特点是:1)引入具有较强前后景区分能力的HSV颜色空间,有效减少伪目标的检测;2)采用四元素码字,实现较前人九元素码字更快的训练和更低的存储;3)设计新的码字学习和更新策略,实现简单和快速的码字学习和运动目标检测。同时提出新的算法评价方法:覆盖率—准确率曲线,以反映运动物体检测算法对连续视频序列的检测性能。使用覆盖率—准确率曲线评价的实验结果证明,所提出的码书模型可以有效检测复杂背景下的运动物体。

一种基于YUV颜色空间的新码书模型

为了有效消除复杂动态背景对运动物体检测的影响,引入了前后景区分能力较强的YUV颜色空间,基于此空间提出了一种新的码书模型,有效地减少了伪目标的检测。新码书模型采用六元素码字、新的码字学习和更新策略,实现较前人九元素码字和八元素码字有更快的训练速度和更低的存储空间。实验结果表明,即使背景存在运动和光照条件发生变化,算法也能更有效地检测运动目标。

基于圆形梯度的手势分割算法的设计与实现

为了在复杂动态背景下分割出完整的手势目标,借鉴于Canny算子,设计一种结合复杂动态背景模型、HSV空间肤色检测和圆形梯度边缘探测的手势分割算法。该算法首先利用复杂动态背景模型提取前景区域后,在HSV空间进行肤色检测,去除非手势区域,然后在手势区域提取出边缘探测的种子点,并以种子点为中心利用圆形梯度算子进行肤色边界探测,以填补手势空洞,完善手势边缘。该算法以圆形梯度幅值作为手势边界的判断标准,极大地减小了阴影和高光等不利因素对手势分割的影响。多场景试验表明,该算法手势分割的准确度高,且实时性较好。