一种智能家庭娱乐系统手势指令识别方法
专利汇可以提供一种智能家庭娱乐系统手势指令识别方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种智能家庭娱乐系统手势指令识别方法。主要包括：A.建立智能家庭娱乐系统手势指令识别模型，通过摄像头采集图像，检测图像中的手势，从视频中进行分割；B.根据手势指令识别系统状态的先验概率 密度 分布产生粒子，通过调整粒子的权值近似后验概率密度分布，实现手势 跟踪 ；C.通过自适应佳点集遗传 算法 增加粒子的多样性并扩大粒子的分布区域，避免了粒子的退化；D.通过 像素 梯度提取手势指令 特征向量 ，与训练样本匹配分类，完成智能家庭娱乐系统手势指令识别。该方法具有较好的鲁棒性和 稳定性 ，对手势图像进行双边投影处理，降低肤色和阴影干扰，通过对粒子的 迭代 优化降低计算量，提高系统识别的实时性，准确判断手势指令，增强用户体验真实度。，下面是一种智能家庭娱乐系统手势指令识别方法专利的具体信息内容。
1.一种智能家庭娱乐系统手势指令识别方法，其特征在于：利用佳点集遗传算法增加粒子多样性实现手势跟踪；
所述方法包括以下步骤：
建立智能家庭娱乐系统手势指令识别模型，通过摄像头采集图像，检测图像中的手势，从视频中进行分割；
根据手势指令识别系统状态的先验概率密度分布产生粒子，通过调整粒子的权值近似后验概率密度分布，实现手势跟踪；
通过自适应佳点集遗传算法增加粒子的多样性并扩大粒子的分布区域，避免了粒子的退化；
通过像素梯度提取手势指令特征向量，与训练样本匹配分类，完成智能家庭娱乐系统手势指令识别。
2.根据权利要求1所述的一种智能家庭娱乐系统手势指令识别方法，其特征在于：所述步骤B包括：经过多次迭代递推后，得到k时刻的粒子集合，从而估计k时刻的位置：
。
3.根据权利要求1所述的一种智能家庭娱乐系统手势指令识别方法，其特征在于：所述步骤C包括：设定集合 ，i不属于集合Q，则佳点交叉的子代属
于集合R。
一种智能家庭娱乐系统手势指令识别方法
技术领域
背景技术
发明内容
B.根据手势指令识别系统状态的先验概率密度分布产生粒子，通过调整粒子的权值近似后验概率密度分布，实现手势跟踪；
C.通过自适应佳点集遗传算法增加粒子的多样性并扩大粒子的分布区域，避免了粒子的退化；
D.通过像素梯度提取手势指令特征向量，与训练样本匹配分类，完成智能家庭娱乐系统手势指令识别。
附图说明
具体实施方式
（1）建立智能家庭娱乐系统手势指令识别模型，如图2所示，通过摄像头采集手势图像。
若视频序列有n帧，用 矩阵X表示图像，对矩阵进行右投影： ，然后进行左投影： ， 、 均为独立的高斯矩阵，然后进行右投影得到矩阵X的秩逼近：
对 、 进行QR分解（正交三角分解）， ， ，得到矩阵X的低秩矩阵：
其中， 、 为正交矩阵， 、 为上三角矩阵。
其中，t为迭代次数。则将每一帧图像以列向量形式排列成m维矩阵，恢复每一帧对应的背景，否则计算下一代。将各帧背景做加权平均，得到最终背景。去除背景，分割出手势图像。
，其中， 是状态值， 是量测值， 是状态转移噪声， 是量测噪声。
是量测值的集合。给定手势指令识别系统状态的先验概率密度的初始值
，若第k-1个时刻在Z已知的条件下 的概率密度为 ，则：
其中， 是系统状态量测值的相似度， 为先验概率， 为后
验概率。根据先验概率得到样本集合 ，N是样本数量。
归一化权值，使得 。经过多次迭代递推后，得到k时刻的粒子集合，从而估计k时刻的位置：
其中，是第i个样本。但是，经过多次迭代后，许多粒子的权重减小，使得粒子退化，失去多样性。
进行佳点交叉操作，N是种群数量，选取 形成集合
Q，设定集合 ，i不属于集合Q，则佳点交叉的子代属于集合R。
将集合R的m个粒子组成m维立方体，在m维空间中作含n个点的佳点集：
在n个后代中选择适应值最大的粒子，适应度函数为：
其中， 是目标函数， 是第i个约束条件，t是约束条件的个数。
其中， 为泛函数，是接近于0的常数。
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