[发明专利]一种基手指识别的手势识别方法在审
申请号: | 201510943700.9 | 申请日: | 2015-12-16 |
公开(公告)号: | CN106886741A | 公开(公告)日: | 2017-06-23 |
发明(设计)人: | 祝铭明 | 申请(专利权)人: | 芋头科技(杭州)有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06F3/01 |
代理公司: | 上海申新律师事务所31272 | 代理人: | 党蕾 |
地址: | 310000 浙江省杭州市余杭区*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 手指 识别 手势 方法 | ||
技术领域
本发明涉及手势识别技术领域,尤其涉及一种手势识别方法。
背景技术
目前国内外的手势识别方法大致分为2类,基于穿戴类设备和基于传统视觉。基于穿戴设备的手势识别是从数据手套、位置跟踪器等传感器获得手指运动特征数据,传入计算机同时使用神经网络进行关节数据的分析从而获得手势以达到人机交互。主要优点是可以测定手指的姿势和手势,但是相对而言较为昂贵,不利于大量推广应用。基于传统视觉识别的方法利用普通摄像头采集手势视频或者图像信息,再进行识别处理。该方式虽然给使用者带来了很好的人机交互性,但为了提高系统的鲁棒性和有效地进行手部位置、手形、手指方向等而为特征的提取,识别人需要戴有颜色的手套,穿有特定要求的服装,并且识别人的背景需要统一的颜色,因此基于传统视觉识别的方法容易受到背景、灯光、摄像头的位置等环境因素的影响。
发明内容
根据现有技术中存在的上述问题,现提供一种基于景深图像的手指手势识别方法的技术方案,具体包括:
一种手势识别方法,其中,包括如下步骤:
步骤S1,通过一图像采集装置获取关联于使用者全身的视频数据流,并处理得到关联于所述使用者的各个骨骼点的骨骼点信息;
步骤S2,根据所述骨骼点信息,确定表示所述使用者的手心位置的手心位置信息与表示所述使用者的手长的手长信息;
步骤S3,根据所述手心位置信息判断所述使用者的手心距离地面的高度是否大于一预设的高度阈值:
若是,则继续执行所述步骤S4;
若否,则退出;
步骤S4,判断得到手掌区域的图像,并对所述手掌区域的图像进行分割裁剪以及进行预处理,得到相应的手部掩膜并输出;
步骤S5,根据所述处理结果,识别出手部的指尖区域,并根据所述指尖区域的几何关系对所述使用者的手势进行识别。
优选的,该手势识别方法,其中,所述步骤S1中,所述图像采集装置为景深摄像头;
所述视频数据为关联于所述使用者的全身的景深视频数据。
优选的,该手势识别方法,其中,所述步骤S1包括:
步骤S11,采用所述图像采集装置采集包括背景以及所述使用者的全身的景深图像的视频数据流;
步骤S12,将所述视频数据流中包括的每帧的所述景深图像的像素的三维信息进行空间变换,以得到实际空间中的对应的点云信息;
步骤S13,根据每个所述像素对应的所述点云信息,获得每个所述像素与所述景深摄像头之间的距离;
步骤S14,分别根据每个所述像素对应的所述距离,处理得到所述骨骼点信息。
优选的,该手势识别方法,其中,所述步骤S2包括:
步骤S21,根据处理得到的关联于所述使用者的各个所述骨骼点的所述骨骼点信息,获得所述使用者的所述手心位置信息;
步骤S22,根据处理得到的关联于所述使用者的各个所述骨骼点的所述骨骼点信息,依照下述公式计算得到所述使用者的身高信息:
其中,H1表示所述使用者的身高数值,H2表示背景的像素高度数值,H3表示所述使用者在被采集的视频图像中的像素高度数值,d表示所述使用者与所述景深摄像头之间的距离数值,θ表示所述景深摄像头在水平方向上的垂直角度数值;
步骤S23,根据预设的人体身高与人体手长之间的对应关系,获得所述使用者的所述手长信息。
优选的,该手势识别方法,其中,所述步骤S4包括:
步骤S41,根据所述手心位置信息和所述手长信息,去除所述使用者的手部包括的所有与所述手心位置的距离大于所述手长的一半的像素点的信息,并依据去除后的手部包括的所有所述像素点的信息得到手部数据;
步骤S42,通过K均值聚类算法对处理得到的所述手部数据进行聚类处理,得到经过聚类处理后的所述手部数据;
步骤S43,设置最小聚类数,以对所述手部数据进行噪声干扰像素簇的过滤排除,从而得到关联于所述手部数据的手部掩膜并输出。
优选的,该手势识别方法,其中,所述手部数据包含在以所述使用者的所述手长的一半为半径、并以所述使用者的所述手心位置为圆心的一个球形区域内。
优选的,该手势识别方法,其中,所述步骤S5包括:
步骤S51,采用Moore邻域轮廓跟踪算法检测得到所述手部掩膜的边缘轮廓,并获得包括所述边缘轮廓上的所有轮廓点的第一点链集合;
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