[发明专利]一种基于深度图像的具有旋转不变性的指尖识别方法

说明书

本发明公开的一种基于深度图像的具有旋转不变性的指尖识别方法，包括以下步骤：步骤S10，获取需要进行指尖识别的深度图像，并对所述深度图像进行读取；步骤S20，对所述深度图像进行预处理，得到仅包含手部区域的深度图像；步骤S30，根据步骤20得到的深度图像的手部区域的轮廓信息计算指尖坐标及其可信度；步骤S40，根据步骤20得到的深度图像的深度信息计算指尖坐标及其可信度；步骤S50，结合步骤S30和步骤S40得到的指尖坐标及其可信度，得到最终的指尖坐标。本发明的有益效果在于：本发明基于深度图像进行指尖识别，相比较于基于RGB的方法，不容易受到光照、背景环境等周围环境因素的影响。

技术领域

本发明涉及人机交互技术领域，尤其涉及一种基于深度图像的具有旋转不变性的指尖识别方法。

背景技术

人机交互一直以来都是人工智能领域中最热门的研究方向之一，相比较于键盘鼠标和其他交互方式，手势交互更加自然，因而基于视觉的手势识别成为了人机交互领域的重要技术，其中指尖检测是手势识别的基础。

目前已有的指尖检测方案中大多都是基于二维RGB图像进行检测的，首先利用肤色信息进行手部分割，然后提取出手部轮廓，在轮廓上根据曲率对类指尖的点进行检测，最后通过过滤算法过滤掉误判的手臂点。然而，在手指伸展且手掌平面平行于相机平面的情况下，一旦手掌与镜头形成一定的角度时，指尖检测的准确率便会下降，而当手掌与镜头的角度超过一定范围后，比如指尖近似垂直于镜头，这时就会出现指尖检测不到的情况。此外，目前的指尖检测方案容易受到周围环境、光照变化、背景等因素的影响，指尖检测的准确率稳定性较差。

为此，申请人进行了有益的探索和尝试，找到了解决上述问题的办法，下面将要介绍的技术方案便是在这种背景下产生的。

发明内容

本发明所要解决的技术问题：针对现有的指尖检测方案存在无法解决不同姿态下的指尖检测问题、容易受到周围环境因素影响、检测稳定性较差等问题，而提供一种有效解决不同姿态下的指尖检测问题、其准确率不受周围环境因素的影响、检测稳定性高的基于深度图像的具有旋转不变性的指尖识别方法。

本发明所要解决的技术问题可以采用如下技术方案来实现：

一种基于深度图像的具有旋转不变性的指尖识别方法，包括以下步骤：

步骤S10，获取需要进行指尖识别的深度图像，并对所述深度图像进行读取；

步骤S20，对所述深度图像进行预处理，得到仅包含手部区域的深度图像；

步骤S30，根据步骤20得到的深度图像的手部区域的轮廓信息计算指尖坐标及其可信度；

步骤S40，根据步骤20得到的深度图像的深度信息计算指尖坐标及其可信度；

步骤S50，结合步骤S30和步骤S40得到的指尖坐标及其可信度，得到最终的指尖坐标。

在本发明的一个优选实施例中，所述步骤S20包括以下子步骤：

步骤S21，对步骤S10中读取的深度图像进行中值滤波去除噪声处理；

步骤S22，根据自适应深度阈值对经过中值滤波去除噪声处理的深度图像进行切割，得到深度图像的手部区域，同时将切割得到的仅含手部区域的深度图像映射成二值图像，白色前景表示手部区域，黑色表示为背景；

步骤S23，将深度图像的手部区域的细小空洞去除；

步骤S24，在深度图像的手部区域内寻找掌心坐标，并计算手掌半径。

在本发明的一个优选实施例中，在所述步骤S23中，利用图形学滤波方法将深度图像的手部区域的细小空洞去除；

在本发明的一个优选实施例中，在所述步骤S24中，采用Meanshift算法在仅含手部区域的深度图像内寻找掌心坐标。