[发明专利]手势识认装置、手势识认装置的控制方法、以及控制程序有效
申请号: | 201110046806.0 | 申请日: | 2011-02-25 |
公开(公告)号: | CN102193626A | 公开(公告)日: | 2011-09-21 |
发明(设计)人: | 阮翔 | 申请(专利权)人: | 欧姆龙株式会社 |
主分类号: | G06F3/01 | 分类号: | G06F3/01 |
代理公司: | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人: | 钱大勇 |
地址: | 日本*** | 国省代码: | 日本;JP |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 手势 装置 控制 方法 以及 控制程序 | ||
技术领域
本发明涉及根据识认对象物的动作而识认手势的手势识认装置、手势识认装置的控制方法、以及控制程序。
背景技术
近年来,手势识认技术作为人类和计算机之间的交流手段而应用并发展于智能机器人、游戏、模拟、生产技术等各种领域。具体地说,手势识认装置对通过摄像机等拍摄人类的手火手指的活动而得到的运动图像进行图像处理,从而识认特定的部分的、一连串的特定的活动(以下,称为手势)。计算机能够执行基于由手势识认装置识认到的手势的各种处理。
如上所述,在应用于用户界面的手势识认技术(例如,作为电视遥控器的替代,识认用户的手指姿势(手势)等,从而远程控制电视的动作的技术等)中,手势识认装置需要准确地判断在用户的活动中从何处至何处相当于应识认的手势。即,在手势识认装置中,能够准确地判断运动图像中的识认处理的开始/结束的时刻,对于实现不易误识认的正确的手势识认来说是重要的。
例如,在专利文献1中公开了使用户携带发出规定颜色的光的笔式灯,根据该笔式灯的点亮/熄灭,使装置识认手势的开始/结束的手势识认方法以及装置。
另一方面,还有即使不通过特殊的手段指示识认处理的开始和结束,也将手势准确地识认为手势的方法。
例如,在专利文献2中公开了以下的手势识认装置:捕捉人类的手的活动的方向作为观测信号,并将观测信号的规定个数的集合,与预先准备的对应于手势的种类的HMM(隐马尔科夫模型)进行比较,从而识认手势。
此外,在专利文献3中公开了以下的手势识认装置:从连续输入的帧图像中取得/积累移动物体的动作方向作为矢量,从而生成用于表示手势的矢量特征量,并与前后的状态进行比较,判定状态的转移(状态的行进、停留、后退),从而判定该矢量特征量作为手势是否成立。
现有技术文献
专利文献
专利文献1:(日本)特开平09-311759号公报(1997年12月2日公开)
专利文献2:(日本)特开2007-087089号公报(2007年4月5日公开)
专利文献3:(日本)特开2007-272839号公报(2007年10月18日公开)
非专利文献1:Lars Bretzner他2名,“Hand Gesture Recognition using Multi-Scale Colour Features,Hierarchical Models and Particle Filtering”,Automatic Face and Gesture Recognition,2002.Proceedings.Fifth IEEE International Conference on Volume,Issue,20-21May 2002Page(s):423-428
但是,在专利文献1中记载的方法和装置中,存在进行手势的用户为了使用手势识认装置,需要特地携带笔式灯等特殊的发光部件的问题。
此外,在专利文献2和专利文献3中记载的手势识认装置中,虽然不依赖于特殊的手段,但另一方面,存在需要对全部的帧图像始终进行与原来的手势识认同等的高负荷的图像识认处理的问题。尤其是为了识认特定的手指姿势等细微的手势,复杂的手势识认算法是必需的,因此对装置的负荷进一步增大。此外,存在当错误地判断手势的开始和结束的时刻的情况下,误识认手势的可能性高的问题。
发明内容
本发明鉴于上述的问题点而完成,其目的在于实现一种不依赖于特殊的手段,通过对用户来说简单、且在装置中低负荷处理,准确地识认有关手势识认处理的指示的手势识认装置、手势识认装置的控制方法、以及控制程序。
本发明的手势识认装置为了解决上述课题,在执行用于根据摄在运动图像中的识认对象物的动作来识认手势的手势识认处理的手势识认装置中,其特征在于,所述手势识认装置包括:特定被摄体检测部件,从上述运动图像中检测摄在该运动图像中的具有特定的特征的特定被摄体;移动速度计算部件,计算上述特定被摄体的每单位时间的移动速度;移动图案提取部件,提取上述特定被摄体的移动图案;以及输入指示识别部件,当上述移动速度和上述移动图案满足预先决定的条件的情况下,将上述特定被摄体的活动作为对本装置输入的指示来识别。
根据上述结构,首先,特定被摄体检测部件检测具有特定的特征的特定被摄体。然后,从运动图像中分析上述特定被摄体的活动。即,移动速度计算部件计算特定被摄体的活动的速度,移动图案提取部件提取特定被摄体的活动的图案。
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