[实用新型]基于颜色识别的手指多点触控系统

说明书

技术领域

本实用新型属于新型人机交互系统技术领域，特别是涉及一种基于颜色识别的手指多点触控系统。

背景技术

计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟，用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样，最终目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。

随着计算机技术和计算机硬件设备快速的发展，由当初的只有键盘输入到目前的鼠标、遥杆、无线设备输入等等都大大地便利了人们与计算机之间的交互，使得人们能够更方便地操作计算机，从而能够快速的完成一定的任务。WIMp(Windos，Ieon，Menus，pointdeviees)在现代图形接口(eux)占有着重要的位置，它代表一种交互方式，即通过点设备来选择相应的菜单或者屏幕上的某点。在大多数的应用当中，wIMP都要求用户与物理设备有一定的接触才能完成相应的输入。但是很快人们也发现了这种方式在某些特定的场合上固有的约束，比如当显示设备不断的扩大，而人们又想更好的与此显示场景进行交互，那么wIMP就显示出了相应的弱点，所以我们需要寻找一种更好的交互方式来完成此些任务。

在人机交流的领域，国际上已经研究成功了多种模式的人机交流系统，并且将其付诸于应用方面。2003年7月，索尼计算机娱乐公司(SonyComPuterEniertailunent)发布了一款名为EyeToy的手势识别设备，这种设备能将玩游戏者的视频资料传输到游戏的画面中，使游戏与玩游戏者互动。同年12月，美国密歇根州的cybemetsystems技术研发公司成功开发出一套名为手势风暴的软件系统，天气预报员通过使用这种系统，只需将手轻轻拨动几下就能制造出特别的视频效果来配合他们所预报的天气。

2008年9月2日roshiba位于英国剑桥(cambridgc)的研究实验室，在IFA上展示了大家图片辨识与手势辨识与电视操作结合的技术：主要是透过摄影机捕捉人手的动作，一旦握拳则进入操作模式，放松变为掌面则表示关闭操作，算是相当直觉。在握拳的时候，拳头便可做为光标操作的指令输入端，而手掌除了可以解除指令之外，也可以拿来在作为三度空间影像的转动、移动，不过目前的效果并非相当理想。

国内吴江琴、高文通过研究ANN-HMM混合方法，成功开发出有18个传感器的Cyber-Glover型号数据手套的中国手语识别系统。在单目视觉下的手势识别方面，2000年，清华大学祝远新、徐光枯等对有关连续动态手势的识别进行了研究，通过融合手势运动信息和皮肤颜色信息，成功的进行了复杂背景下的手势分割。2008年9月，中国科学院计算技术研究所手语识别与合成课题组历时8年，开发出了先进的手语识别与合成技术：基于运动跟踪的原理，使用了2只数据手套和3个六自由度位置跟踪器，记录真实人体演示每个手语词的运动数据，以建立初始的手语词运动数据库。建立成功数据库后，再对数据库里的每个手语词的运动数据进行编辑与微调，最后得到高质量的手语词运动数据库虽然使用数据手套可识别的手势种类多，能够获得手势的精确数据，对手势能够做准确地分析，且能够进行实时地识别。但是这些系统都有漏洞，或是成本过高的问题，具体表现在：

1.传感器手套类的使用者需要穿戴复杂的数据手套和位置跟踪器，给使用者造成了一定的不便，影响了人机交互的自然性，并且输入设备比较昂贵。

2.视频类受到外部因素影响比较多，比如光照、抖动等，因此在稳定性和准确率方面还有很大的提升空间。

发明内容

本实用新型所要解决的技术问题是提供一种基于颜色识别的手指多点触控系统，通过采用肤色模型和改进型Camshift算法相结合的方式，在颜色跟踪窗口中包含一定数量肤色二值像素时才认为是有效目标，在跟踪前进行现场颜色提取，增强跟踪效果，从而减弱由于现场环境的不同导致光照对系统跟踪的影响，以解决人与人之间肤色差异引起的手势跟踪问题和基于常规Camshift算法的手势跟踪容易受背景色干扰的问题。