Алгоритм распознавания жестов руки на основе метода динамической цветовой сегментации видеокадра
Keywords:
цветовая сегментация, MatLab, видеокадр, фильтрация, морфологическая обработкаAbstract
В представленной работе рассматривается задача сегментации объектов на видеоизображении с использованием динамической цветовой сегментации видеокадра для дальнейшей классификации сегментированных объектов. Метод динамической цветовой сегментации использует алгоритмы калибровки цвета, извлечения информации о цветовых свойства объекта на видео, предобработку видеокадра, затем создает морфологически обработанную маску и применяет её не входящий видеопоток. Результирующая маска формируется на основании двух масок сформированных из изображений в цветовых пространствахHSV и YCBCR. Целью является исследование методов цветовой сегментации видеокадра и проведение экспериментов, для использования в системе распознавания жестов руки. В ходе экспериментов составлен алгоритм динамической сегментации изображения, получены изображения с результатами сегментации с использованием статических и динамических методов цветовой сегментации изображения, приведен график сравнения работы статически и динамической сегментации при различных уровнях яркости, приведено описание полученных изображений и графиков, сформулирован вывод по результатам эксперимента.
References
Андреев С. Ю., Небаба С. Г., Макаров М. А. Подготовка изображений лиц в видеопотоке к распознаванию и фильтрация неинформативных изображений//Томский политехнический университет - Томск: 2014.
Визильтер Ю. В. Обработка и анализ изображений в задачах машинного зрения / Ю. В. Визильтер и др. - М.: ФИЗМАТКН, 2010. – 672 c.
Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс. - М.: Техносфера, 2012. - 1104 c.
Емельянов С. В. Информационные технологии и вычислительные системы. Вычислительные системы. Компьютерная графика. Распознавание образов. Математическое моделирование. Выпуск №2, 2015 / С. В. Емельянов. - Москва: Мир, 2015. - 662 c.
Сингх С., Прибыльский А. В. Оценка эффективности алгоритма сегментации изображения при контролируемом уровне освещения // КомТех2022 / Сборник трудов – Ростов-на-Дону -Таганрог: 2022.
Сингх С., Прибыльский А. В. Классификация жестов на основе адаптивной сегментации видеокадра // Информационные технологии, системный анализ и управления / Сборник трудов – Ростов-на-Дону -Таганрог: 2022/
Фу К. Структурные методы в распознавании образов. - М.: Мир, 2005. – 144 с.
Яне Б. Цифровая обработка изображений / Б. Яне. - М.: Техносфера, 2007. – 584 c/
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 Молодёжный вестник Новороссийского филиала Белгородского государственного технологического университета им. В. Г. Шухова
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Copyright information
Тексты данной электронной статьи защищены (cc) Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Unported License.
Вы можете свободно:
Делиться (You are free: to Share) – копировать, распространять и передавать другим лицам данную электронную книгу при обязательном соблюдении следующих условий:
– Атрибуция (Attribution) – Вы должны атрибутировать произведения (указывать автора и источник) в порядке, предусмотренном автором или лицензиаром (но только так, чтобы никоим образом не подразумевалось, что они поддерживают вас или использование вами данного произведения).
– Некоммерческое использование (Noncommercial use) – Вы не можете использовать эти произведения в коммерческих целях.
– Без производных произведений – Вы не можете изменять, преобразовывать или брать за основу эту электронную книгу или отдельные произведения.
Licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Unported License.
To view a copy of this license, visit https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
or send a letter to Creative Commons, 444 Castro Street, Suite 900, Mountain View, California, 94041, USA.
You are free:
to Share — to copy, distribute and transmit the work
Under the following conditions:
Attribution — You must attribute the work in the manner specified by the author or licensor (but not in any way that suggests that they endorse you or your use of the work).
Non-commercial — You may not use this work for commercial purposes.
No Derivative Works — You may not alter, transform, or build upon this work.
Any of the above conditions can be waived if you get permission from the copyright holder.
