[发明专利]基于多Kinect协同的深度阈值分割算法识别轮廓交互方法

说明书

本发明公开一种基于多Kinect协同的深度阈值分割算法识别轮廓交互技术，主要步骤为：(1)多Kinect协同，在一台控制主机上同时驱动多台Kinect深度传感器，并将采集到的信息进行校正；(2)基于深度阈值分割的用户识别与定位，采集场景的深度信息对深度信息进行处理和筛选，计算用户的位置；(3)通过边缘融合展现轮廓互动，以模拟流体边缘融合或分离的方式展现不同个体间发生的互动，采用一种基于空间分布特征的图形绘制方法，绘制出带有流体边缘融合效果的图形。本发明结合体感设备，绘制边缘融合图形，能够实时的、生动的对用户的行为进行反馈，使得用户体验大大提升，此外，本发明的不受场景空间大小的限制，能够适用于多种交互式体验，包括交互式地板、交互式墙壁等。

技术领域

本发明属于计算机视觉、体感交互领域的技术，具体涉及一种基于多台Kinect传感器通过轮廓互动反映人机交互的方法。

背景技术

体感交互技术是指通过用户的肢体隔空操控计算机，代替以往传统的鼠标和键盘等输入控制设备，使得人机交互的空间更加广阔，操控更加自由，方式也更加灵活。体感交互作为一个新兴的领域，已经逐渐步入了人类的视野，并且日趋火爆，在游戏、医疗、零售、以及商业产品推广等领域都有着十分广泛的应用前景。

由于体感传感器硬件条件的限制，目前已有的体感交互产品大都只单独依靠一台体感传感设备进行信息采集，虽然可以在家庭或特定有限面积的场景中得到有效应用，但是应用空间十分有限，尤其是在面对大场景时，往往无法达到预期效果。因此，通过研究同时利用多台体感传感设备有效扩展应用空间，对今后体感交互产品的发展有着十分重要的意义。

与此同时，通过多台体感传感设备采集信息时，就需要将通过不同传感设备采集到的信息进行标定和融合，传统的标定方式仅能处理同一景深的图像，面对体感传感器采集到的带有深度内容的体感信息，研究一种根据深度进行自适应调整的标定方式有着十分重要的意义。

除此之外，一种生动新颖的表现形式对体感交互应用也有着十分重要的意义。在日常生活中，流体在相互融合或分离时由于表面张力的影响，其轮廓会呈现出一种奇妙的融合过程，在图形学领域，人们一直试图利用计算机去模拟这种真实的现象，但是对于这种复杂的流体效果，必须借助精确的物理方程和繁琐的计算才能呈现出其运动规律和视觉效果，然而，由于其计算的过程的复杂性，也就导致其应用中规模的局限性。为了能在大规模应用中，给用户带来要流畅的体验，因此，研究一种高效的边缘融合绘制方法，在体感交互技术领域有重要意义。

目前，在图形学领域对于流体边缘融合的模拟已经十分成熟，但其主要工作都围绕着真实感和实时性的提升。

Blinn等人提出了一种通用的流体轮廓融合模型，使用图形学方式绘制流体表面轮廓的融合现象，但只绘制表面的变化过程。Y.Kanamori等人提出了一种基于GPU加速的大规模流体融合模拟，这种方式采用基于观察者目光射线的方式有选择的绘制大规模流体轮廓融合的方法，并采用GPU加速。

由上述的方法可以看出，流体轮廓融合的模拟都集中在真实感和实时性的提升上，并未把流体模拟应用到体感交互领域。

随着人机交互领域的蓬勃发展，体感应用作为一种全新的人机交互方式迫切需要更加丰富和生动的表现形式，将流体轮廓融合作为一种人机交互的反馈形式，可以极大丰富用户的视觉体验，因此，将基于轮廓交互的图形边缘融合效果应用到体感交互领域具有重要意义。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明所要解决的技术问题是提供一套完整的体感交互应用技术，通过互动式边缘融合效果来反映体感交互的过程，并扩展使用空间的面积，将体感交互方式与流体轮廓互动效果紧密结合起来，以提供一种新颖生动的人机交互的表现形式。

(二)技术方案