[发明专利]一种基于HOG+SVM框架的手势内平面旋转检测模型生成方法

摘要

本发明公开了一种基于HOG+SVM框架的手势内平面旋转检测模型生成方法，利用Web摄像头不间断的抓取镜前的图像帧，然后通过基于HOG+SVM的检测框架判断帧内是否包含规定手势以及定位其在帧内的位置。本发明方法包括收集特定几个方向范围的规定手势数据集，提取各个方向数据集的HOG特征并利用SVM方法训练SVM模型，生成平面空间内其他各个方向范围的SVM模型，根据实际情况调节SVM模型参数并投入到基于HOG+SVM框架的多模型检测应用程序。本发明提供了一种既定旋转方向SVM模型的转化方法，并通过理论的支持和实际的实验结果表明本发明能够在保证检测精度的基础上完成检测规定手势平面内旋转的任务。

主权项

一种基于方向梯度直方图HOG+支持向量机SVM框架的手势内平面旋转检测模型生成方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采集特定方向范围的手势数据集；手势数据集包含两个部分：含既定手势的正样本数据集和不含既定手势的负样本数据集；将平面内任意90度范围内分为2～3个子范围，然后按照分的范围采集手势数据集；步骤2：提取特定方向各子范围内样本数据集的HOG特征，并利用SVM方法训练对应的SVM模型；步骤3：生成平面空间内其他各个方向范围的SVM模型；利用SVM模型转换方法对步骤2生成的90度内子范围的SVM进行处理，生成平面空间内其他三个90度方向范围的SVM模型；步骤4：根据实际情况对线性SVM模型常数项的值进行调节设定，将生成SVM模型集用到基于HOG特征的多SVM模型检测应用程序中。