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公开(公告)号：CN103034851A
公开(公告)日：2013-04-10
申请号：CN201210566144.4
申请日：2012-12-24
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 一种自学习的基于肤色模型的手部跟踪装置及方法，该装置包括：预处理单元，用于从本帧图像中提取手部候选区域，以及通过形态学检测，从手部候选区域获取初始手部区域hinit；自学习单元，用手部候选区域和初始手部区域hinit自学习，得到本帧自学习后的手部区域hfinal；以及后序处理单元，用于对本帧自学习后的手部区域hfinal处理，得到手部轮廓和指尖位置；所述自学习单元包括手部跟踪器、手部识别器和P-N学习器。该方法包括预处理步骤、自学习及P-N分类步骤和后序处理步骤，所述自学习及P-N分类步骤包括手部跟踪步骤、手部识别步骤和P-N学习及分类步骤。本装置及方法鲁棒性好，在处理手部经过脸部等重干扰区域或者被遮挡时，能够稳定准确地跟踪手部。
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公开(公告)号：CN103034851B
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201210566144.4
申请日：2012-12-24
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 一种自学习的基于肤色模型的手部跟踪装置及方法，该装置包括：预处理单元，用于从本帧图像中提取手部候选区域，以及通过形态学检测，从手部候选区域获取初始手部区域hinit；自学习单元，用手部候选区域和初始手部区域hinit自学习，得到本帧自学习后的手部区域hfinal；以及后序处理单元，用于对本帧自学习后的手部区域hfinal处理，得到手部轮廓和指尖位置；所述自学习单元包括手部跟踪器、手部识别器和P-N学习器。该方法包括预处理步骤、自学习及P-N分类步骤和后序处理步骤，所述自学习及P-N分类步骤包括手部跟踪步骤、手部识别步骤和P-N学习及分类步骤。本装置及方法鲁棒性好，在处理手部经过脸部等重干扰区域或者被遮挡时，能够稳定准确地跟踪手部。
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