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本发明提供一种手势跟踪方法，包括如下步骤：设计手势的表观模型，包括用于跟踪预测和预测验证的图像描述方式；手势检测获得目标的初始状态，获得目标的位置、大小信息；根据所述初始状态对目标的跟踪器进行初始化，包括初始化表观模型，即初始化用于跟踪预测和预测验证的图像描述模板，并初始初始化手势的类别、状态、以及可见性；根据所述跟踪器信息，通过跟踪处理对目标的状态和可见性做出最终估计；判断目标的可见性，其中，若永久丢失，则需要重新启动检测来获得一个跟踪目标，否则，继续跟踪。本发明还提供一种手势跟踪系统。本发明中的手势跟踪方法及系统，具有简单、快速而稳定的优势。

一种手势跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：设计手势的表观模型，包括用于跟踪预测和预测验证的图像描述方式；手势检测获得目标的初始状态，即目标的位置、大小信息；根据所述初始状态对目标的跟踪器进行初始化，包括初始化表观模型，即初始化用于跟踪预测和预测验证的图像描述模板，并初始化跟踪器所记录的被跟踪手势的类别、状态以及可见性，其中状态包括位置与尺寸信息；根据所述跟踪器信息，通过跟踪处理对目标的状态和可见性做出最终估计；判断目标的可见性，其中，若永久丢失，则需要重新启动检测来获得一个跟踪目标，否则，继续跟踪。

基于手势的人机交互操作作为一种重要的人机交互方法，近年来广受关注。例 如，通过普通摄像头采集用户的动作画面，通过模式识别算法，对图像中的手部特征进行检 测和跟踪，将手部的运动信息转化为电视屏幕光标的运动信息，反馈给智能电视终端，并触 发相应的操作命令，如电视节目的切换，电视光标的移动，以及简单的游戏互动等。手势识 别技术基于智能终端所配备的摄像头，在终端安装相应的识别软件，即可完成以上操作，因 而在硬件成本和操作方式上都具有极大的优势，因而该技术正在逐渐成为智能电视的标配 模块。其中所涉及到的一个关键问题就是如何准确而流畅地进行手部特征的跟踪，从而使 得显示器鼠标或者电视屏幕光标随着手的移动而准确地移动，这一过程也称为手势跟踪技 术。

中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。

基于以上问题，本发明提出了一种稳定而高效的手势目标跟踪方法，使其可以在 智能电视等嵌入式平台上稳定流畅运行。从技术层面，1)首先通过设置跟踪限制区域来缩 小跟踪范围，一方面减少图像处理量，另一方面可以有效减少全局跟踪带来的大场景背景 干扰因素；2)通过使用多种特征融合的描述方法，对跟踪预测的结果做验证，有效抑制错 误匹配；3)通过局部检测在手势突变时，及时对跟踪模型进行更新；4)目标丢失后，在最近 状态的基础上继续跟踪，减少目标短暂丢失造成的跟踪终止，从而使得整个操作更加高效 而流畅。

技术合作

以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用 本发明说明书及附图内容所作的等效结构或流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技 术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。