[发明专利]一种手部运动轨迹检测方法及装置有效
| 申请号: | 201310204470.5 | 申请日: | 2013-05-27 |
| 公开(公告)号: | CN103336967A | 公开(公告)日: | 2013-10-02 |
| 发明(设计)人: | 沈侃;方正雷;刘威;袁淮 | 申请(专利权)人: | 东软集团股份有限公司 |
| 主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62 |
| 代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 王宝筠 |
| 地址: | 110179 辽*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 运动 轨迹 检测 方法 装置 | ||
技术领域
本发明涉及计算机技术领域,具体涉及一种手部运动轨迹检测方法及装置。
背景技术
随着计算机技术的发展,计算机在人们的日常生活中扮演着越来越重要的角色,人机交互技术的研究热潮逐渐涌现。用手势输入来代替键盘、鼠标或按钮是一种更加直观、高效并且易于掌握的人机交互技术。因为这种交互方式更符合人们的自然习惯,所以基于手势识别的应用也越来越多。手势识别一般分为静态手势识别和动态手势识别。静态手势识别主要是识别静止的手的形状,动态手势识别主要是通过手部的运动轨迹来识别手势命令。
在现有技术中,对手部运动轨迹的检测方法包括要求手部以固定的形状运动进行轨迹检测,例如,手掌张开向上正对着摄像设备运动进行检测;或者进行指尖检测,以指尖的运动轨迹来代替手的运动轨迹。但是,现有技术的手部检测方法对用户的使用手形进行了强制要求,对于人在自然挥动过程中其他丰富变化的手形无法识别,从而给用户的使用带来不便,并且以指尖代替手的运动轨迹检测时也无法区别指尖还是手掌中握着的一只笔的笔尖,从而导致检测出的运动轨迹并不是手的真正运动轨迹。另外,现有技术中只能检测手部被识别到之后的手部运动轨迹,该运动轨迹可能并不是用户输入的完整手部运动轨迹,存在检测到的手部运动轨迹存在误差的问题。
发明内容
有鉴于此,本发明的主要目的是提供一种手部运动轨迹检测方法及装置,以解决现有技术中需要以固定的手形运动进行手部运动轨迹检测的问题。
为解决上述问题,本发明提供的技术方案如下:
一种手部运动轨迹检测方法,包括:
预先建立关键手形的分类器集合;
接收采集到的某一时刻的输入图像;
利用所述分类器集合检测该时刻的输入图像中是否包含关键手形;
当所述输入图像中包含关键手形,获得该时刻的手部位置信息;
根据预定时间段内已获得的若干时刻的手部位置信息,通过跟踪获得在所述预定时间段内其他时刻的手部位置信息;
根据所述预定时间段内每一时刻的手部位置信息,按照时间顺序生成手部运动轨迹。
相应的,所述预先建立关键手形的分类器集合,包括:
选取手势图像序列中特征清晰的手部图像;
对所述手部图像运用聚类算法进行分类,分为多个关键手形,建立关键手形的分类器集合。
相应的,所述根据预定时间段内已获得的若干时刻的手部位置信息,通过跟踪获得在所述预定时间段内其他时刻的手部位置信息,包括:
判断某一时刻是否获得手部位置信息,如果某一时刻获得手部位置信息,则判断该时刻之前的一个时刻是否获得手部位置信息,如果该时刻之前的一个时刻没有获得手部位置信息,则利用跟踪算法倒序跟踪获得该时刻之前的一个时刻的手部位置信息;
如果某一时刻没有获得手部位置信息,则判断该时刻之前的一个时刻是否获得手部位置信息,如果该时刻之前的一个时刻获得手部位置信息,则利用跟踪算法正序跟踪获得该时刻的手部位置信息。
相应的,还包括:
如果某一时刻获得手部位置信息,则判断以该时刻之前的一个时刻为终点的时间段内的手部位置信息是否是利用跟踪算法正序跟踪获得的,如果是,对该时间段内的手部位置信息进行调整。
相应的,所述根据所述预定时间段内每一时刻的手部位置信息,按照时间顺序排列生成手部运动轨迹,包括:
所述手部位置信息为代表手部位置的矩形框的位置信息,选取代表手部位置的矩形框的中心点位置作为该时刻的手部位置参考点,将所述预定时间段内每一时刻的手部位置参考点按照时间顺序排列生成手部运动轨迹。
一种手部运动轨迹检测装置,包括:
建立单元,用于预先建立关键手形的分类器集合;
接收单元,用于接收采集到的某一时刻的输入图像;
检测单元,用于利用所述分类器集合检测该时刻的输入图像中是否包含关键手形;
第一获得单元,用于当所述输入图像中包含关键手形,获得该时刻的手部位置信息;
第二获得单元,用于根据预定时间段内已获得的若干时刻的手部位置信息,通过跟踪获得在所述预定时间段内其他时刻的手部位置信息;
生成单元,用于根据所述预定时间段内每一时刻的手部位置信息,按照时间顺序生成手部运动轨迹。
相应的,所述建立单元包括:
选取子单元,用于选取手势图像序列中特征清晰的手部图像;
分类子单元,用于对所述手部图像运用聚类算法进行分类,分为多个关键手形,建立关键手形的分类器集合。
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