[发明专利]运动物体识别方法及基于运动物体识别的指令输入方法

说明书

技术领域

本发明是与运动物体的轨迹识别有关，特别是关于一种运动物体识别方法，及基于运动物体识别的指令输入方法。

背景技术

利用手势摆动取代直接接触计算机装置，来进行指令的输入，为计算机装置的一发展趋势。传统的手势输入系统中，使用者必须戴上特制的手套或指套，利用手套或指套感应手掌姿态或位置的变化，而产生对应的输入指令。针对手套或指套使用上的不便，手势图像识别技术便被引入手势输入系统中，利用摄影机撷取手势图像，从而分析其姿态或位置的变化，而产生对应的输入指令。

目前的手势识别技术是以经过前处理的手部轮廓图像，来识别手掌姿态或位置的变化。例如，中国台湾专利393629号、I224288号专利案利用不同的演算机制转换图像，以特定特征作为手势以在图像中找出手掌；中国台湾专利I298461号说明了由图像中找出静态手势图像，再与数据库中的特定手势图像比对。前述方法的成功识别皆取决于是否可以精准地由图像中切割出手势轮廓或萃取出手势轮廓的线条特征。然而，切割手势轮廓与萃取线条特征往往受到背景、光源和阴影因素的影响，同时，手部与图像摄影机的距离，手部本身的姿态变化，也会影响到手势轮廓的切割。为了提升识别率，往往必须建立大量的预设手势数据库以供比对，或是增加错误容忍度。利用大量的预设手势数据库以供比对，会影响识别速度，必须耗费相对较多的硬件资源，增加错误容忍度则增加了辨认结果错误的机率。

前述的前案是针对静态手部图像进行识别，因此需要进行手势轮廓的切割、线条特征萃取及数据库的比对。而中国台湾专利I274296号专利及美国US5594769号专利则是于连续动态图像中搜寻动态物体，以识别动态手势图像。但I274296号专利及US5594769号专利容易受到环境光线、环境中人员移动、人脸肤色、镜头晃动或图像噪声影响，而将手掌以外的对象视为动态手势，而产生误判。因此，动态手势识别虽然不需要精准的手势轮廓的切割，但仍须解决将移动物、噪声等误判为动态手势的问题。

发明内容

先前技术中静态手势识别方法及动态手势识别方法，分别存在需要建立大量的预设手势数据库或将移动物、噪声等误判为动态手势的问题。本发明提出一种运动物体识别方法，其精确度高且所需要的运算效能低。

本发明提出一种运动物体识别方法，用以识别一运动物体，并标记运动物体的位置，方法包含下列步骤：撷取运动物体的连续动态图像，并分割连续动态图像为多个区块；选定一区块，计算区块于一当前时间点及于一下一时间点的颜色特征值；依据于当前时间点及于下一时间点的颜色特征值，得到区块的变动性；以区块于当前时间点的颜色特征值，逐一与其它区块于下一时间点的颜色特征值进行比对，分别得到一相似度，并定义具有最大值的相似度为局部相关度；依据区块的变动性及该局部相关度，得到区块的一运动强度值；重复前述步骤，得到所有区块的运动强度值，以组成一运动强度图像；依据运动强度图像找出运动物体于当前时间点的位置。

本发明还提出一种基于运动物体识别的指令输入方法，通过识别一运动物体的位置变化，产生一运动轨迹，以输入对应该运动轨迹的输入指令，包含下列步骤：执行如权利要求1所述的运动物体识别方法，取得该运动物体的位置；记录该位置于该暂存空间；依据该运动物体的位置变化产生一运动轨迹；判断该运动轨迹是否符合指令输入的定义；及当该运动轨迹符合设定的指令输入的定义，输出对应该运动轨迹的输入指令。

本发明整合运动物体产生的变动性及与运动物体位置变化所产生的局部相关度，建立运动强度图像。运动强度图像用以找出连续动态图像中的运动物体，且可滤除噪声、光影变化等可能造成误判的因素，且可避免颜色与手势相似的对象被误判为手势。相较于已知技术，本发明不需要进行背景去除，使得运动物体的追踪步骤可以简化为两个独立的流程，而可快速地以相对较低的运算资源标示出运动物体的空间位置。

附图说明

图1为本发明运动物体识别方法的流程图。

图2为执行本发明运动物体识别方法的系统方块图。

图3及图4为当前时间点及下一时间点时，连续动态图像分割为多个区块的示意图。

图5为运动物体于当前时间点时，于连续动态图像的位置。

图6为运动物体于下一时间点时，于连续动态图像的位置。

图7为于当前时间点时，运动强度图像的分布图。

图8为基于运动物体识别的指令输入方法的流程图。

图9为本发明的一范例中，采用基于运动物体识别的指令输入方法的多媒体播放程序的流程图。