[发明专利]三维手势识别系统以及基于视觉的手势识别方法

说明书

技术领域

本发明整体涉及手势识别系统，特别是，涉及以具有较低复杂性的基于视觉地手势识别系统。 

背景技术

人类与计算机之间的友善互动，是娱乐系统开发的关键要素，特别是针对游戏系统。动作分析系统和计算机控制设备的快速发展，导入了与计算机互动的可能新方法。然而，许多现行方案使用通常需要依赖用户手指的感应设备。虽然这种方法可以提供精确的手部检测，但也增加了用户的负担。较佳的方法是将手作为命令设备，换言之，就是用动作将指令输入到计算机操作系统或周边控制设备。然而，目前已知的方法与系统均相当复杂并且不够完善。 

根据名称为“一种用于快速识别计算机绘图控制手势的系统”的第6,002,808号美国专利，其利用图像矩计算来确定与手势、定位和尺寸对应的总等效矩形，在与手宽有关的实施例中是以尺寸进行判定。在进一步的实施例中，通过食指接触拇指所产生的孔洞，通过对应孔以手的二进制展开式(binary representation)提供受识别的特殊反应刺激。在进一步的实施例中，对物体的图像瞬时进行检测，以控制或导引屏幕上的图像。 

根据名称为“一种姿势识别系统”的第7,129,927号美国专利，包括检测组件和生成对应对象上许多排列记号的组件，该组件处理来自检测组件的信号，构件则检测信号中记号的位置。记号被分为第一组和第二组，第一组记号构成参考位置，而系统包括检测第二组记号动作、并生成参考位置有效动作信号的组件。 

所以，需要一种使用户不受约束或能自然地与计算机互动的互动系统，即指用户可不用其它设备、仅用双手即能进行控制。 

发明内容

因此，本发明的目的是提供一种3D手势识别系统，基于视觉的手势识别法及其系统，以便降低基于视觉识别的计算复杂性，并达到实时效果。 

可通过提供一种基于视觉的手势识别方法法来达到本发明的目的，所述方法包括下列步骤：接受图像帧；从图像帧中提取手部轮廓图像；计算手部轮廓图像的重心；计算所述重心和多个轮廓点之间的距离；根据所述多个距离的第一特征函数来识别手势。 

最好，所述手势识别方法还包括下列步骤：设置设定参考点；计算重心和参考点之间的第一线；计算重心和每一个轮廓点之间的第二线；计算第一线和第二线之间的角度；将第一特征函数定义为角度和距离的函数。 

最好，所述手势识别方法还包括下列步骤：提供具备记录所述多个预定义手势的第二特征函数的数据库；计算第一特征函数和第二特征函数之间的成本值(cost value)；并根据成本值，从所述多个预定义手势中选择一个作为手势。 

最好，所述手势识别方法还包括下列步骤：确定第一特征函数中是否存在尖峰；如果第一特征函数中存在至少一个尖峰，则根据第一特征函数的数量和位置来确定手势。 

如果第一特征函数中不存在尖峰，则确定手势握拳姿势。 

最好根据尖峰数量来确定手势的伸出的手指数。 

最好根据尖峰位置来确定手势的手部方向。 

可通过提供基于视觉的手势识别系统来达到本发明的目的。所述系统包括图像捕捉单元、图像处理单元、数据处理单元和手势识别单元组件。图像捕捉单元可接收图像帧，然后，图像处理单元从图像帧中提取手部轮廓图像，并计算手部轮廓图像的重心。数据处理单元可取得位于手部轮廓图像的轮廓上的多个轮廓点，并计算重心和所述多个轮廓点之间的多个距离。手势识别单元可根据所述多个距离的第一特征函数来识别手势。 

最好，数据处理单元进一步计算第一线和多个第二线之间的角度，并将第一特征函数定义为角度与距离的函数，其中，第一线连接重心与参考点，每一个第二线连接重心和每一个轮廓点。 

最好，所述系统还包括：数据库，记录多个预定义手势的第二特征函数。手势识别单元还计算第一特征函数与第二特征函数之间的成本值，并根据成本值，选择多个预先定义手势中的一个作为手势。 

最好，手势识别单元确定第一特征函数的至少一个尖峰，并根据第一特征函数的尖峰数量和位置来识别手势。 

如果第一特征函数中不存在尖峰，则最好手势识别单元确定手势为握拳姿势。 

最好，手势识别单元根据尖峰数确定手势的伸出手指数，并根据尖峰位置确定手势的手部方向。