公开(公告)号：CN105046282A

公开(公告)日：2015-11-11

申请号：CN201510534715.X

申请日：2015-08-27

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 李智慧 ,  刘咏梅 ,  赵鑫 ,  马玉志

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/00

CPC classification number: G06K9/6256 ,  G06K9/00355 ,  G06K9/00375

Abstract: 本发明属于基于机器学习方法的目标检测领域，具体涉及一种基于手形块特征和AdaBoost分类器的手部检测方法。本发明包括：(1)模型训练；(2)手部检测本发明提出一种新的手部检测特征，叫作手形块特征。该特征是一种矩形块特征，模拟手部的形状而设计的，可体现手部形状的特点。该特征形状简单，不同尺度的块、块的不同参数会形成很高的特征维数，所以采用AdaBoost算法作为分类器，从中选择有效特征，构成级联分类器，从检测率与检测速度两方面提高手部检测效果。

公开(公告)号：CN105046282B

公开(公告)日：2018-10-26

申请号：CN201510534715.X

申请日：2015-08-27

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 李智慧 ,  刘咏梅 ,  赵鑫 ,  马玉志

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/00

Abstract: 本发明属于基于机器学习方法的目标检测领域，具体涉及一种基于手形块特征和AdaBoost分类器的手部检测方法。本发明包括：(1)模型训练；(2)手部检测本发明提出一种新的手部检测特征，叫作手形块特征。该特征是一种矩形块特征，模拟手部的形状而设计的，可体现手部形状的特点。该特征形状简单，不同尺度的块、块的不同参数会形成很高的特征维数，所以采用AdaBoost算法作为分类器，从中选择有效特征，构成级联分类器，从检测率与检测速度两方面提高手部检测效果。