[發明專利]一種目標識別方法和設備

有效

• 申請號: 201110317260.8
• 申請日: 2011-10-18
• 公開（公告）號: CN102509074A
• 公開（公告）日: 2012-06-20
• 發明（設計）人: 李相濤
• 申請（專利權）人: TCL集團股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32
• 代理公司: 深圳中一專利商標事務所 44237
• 代理人: 溫青玲

技術領域

本發明屬于人機交互技術領域，尤其涉及一種目標識別方法和設備。

背景技術

在現有的人機交互設備(例如智能電視)中，用戶可以和智能電視進行簡單的人機交互。在人機交互設備中，往往涉及目標動作識別技術，人機交互設備通過識別目標動作(例如手勢)來響應用戶的控制。

現有的目標識別方法往往是通過二維圖像的處理來識別人的肢體動作，但由于二維圖像難以全面、準確地反映實際的事物，因此該方法難以準確區分目標以及識別人的肢體動作，誤識別概率較大。

發明內容

本發明實施例提供了一種目標識別方法，旨在解決現有的目標識別方法在識別目標動作時，誤識別概率較大的問題。

本發明實施例是這樣實現的，一種目標識別方法，所述方法包括下述步驟：

同步獲取深度幀序列和彩色幀序列，所述深度幀序列為深度攝像機采集的多幅深度圖；

根據深度幀序列中相鄰前、后兩幅深度圖的深度值的變化判斷后一幅深度幀中預設的感興趣區域ROI內是否存在啟動動作；

在深度幀的ROI存在啟動動作時，根據預設的肢體目標模型對同步的彩色幀中與ROI相同的區域進行檢測，并將符合肢體目標模型的區域判定為肢體目標區域；

保存判定為肢體目標區域的特征集合參數，并把檢測到的肢體目標區域作為跟蹤的目標；

在后續的深度幀中對所述跟蹤目標進行跟蹤，并使用預設的肢體目標模型以及保存的上一個肢體目標區域的特征集合參數對與所述后續的深度幀同步的彩色幀中相同的區域進行校正，并將符合肢體目標模型和上一個肢體目標區域的特征集合參數的區域判定為肢體目標區域；

獲取每一個肢體目標區域中的所有坐標值，依據獲取的坐標值判斷目標的運動方向，并依據目標的運動方向識別目標動作。

本發明實施例的另一目的在于提供一種目標動作識別設備，所述設備包括：

圖像獲取單元，用于同步獲取深度幀序列和彩色幀序列，所述深度幀序列為深度攝像機采集的多幅深度圖；

運動區域判斷單元，用于根據深度幀序列中相鄰前、后兩幅深度圖的深度值的變化判斷后一幅深度圖中預設的感興趣區域ROI內是否存在啟動動作；

肢體目標區域判斷單元，用于在深度幀的ROI存在啟動動作時，根據預設的肢體目標模型對同步的彩色幀中與ROI相同的區域進行檢測，并將符合肢體目標模型的區域判定為肢體目標區域；

參數存儲單元，用于保存判定為肢體目標區域的特征集合參數，并把檢測到的肢體目標區域作為跟蹤目標；

肢體目標區域校正單元，用于在后續的深度幀中對所述跟蹤目標進行跟蹤，并使用預設的肢體目標模型以及保存的上一個肢體目標區域的特征集合參數對與所述后續的深度幀同步的彩色幀中相同的區域進行校正，并將符合肢體目標模型和上一個肢體目標區域的特征集合參數的區域判定為肢體目標區域；

目標動作識別單元，用于獲取每一個肢體目標區域中的所有坐標值，依據獲取的坐標值判斷目標的運動方向，并依據目標的運動方向識別目標動作。

本發明實施例中，首先獲取一個深度圖像序列和一個彩色圖像序列，再使用深度圖像序列檢測是否存在運動狀態的區域以及跟蹤經過彩色圖像序列過濾后的肢體目標區域，使用彩色圖像序列對存在運動狀態的區域進行過濾，確認肢體目標區域。和現有技術相比，本發明實施例結合使用深度圖像序列和彩色圖像序列一起檢測肢體目標區域，因此有效提高了檢測的準確性，降低了誤識別概率。

附圖說明

圖1是本發明第一實施例提供的目標識別方法流程圖；

圖2是本發明第二實施例提供的目標識別方法流程圖；

圖3是本發明第三實施例提供的目標識別方法流程圖；

圖4是本發明第四實施例提供的目標識別方法流程圖；

圖5是本發明第五實施例提供的目標動作識別設備的結構圖；

圖6是本發明第六實施例提供的目標動作識別設備的結構圖；

圖7是本發明第七實施例提供的目標動作識別設備的結構圖；

圖8是本發明第八實施例提供的目標動作識別設備的結構圖。

具體實施方式

為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對本發明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發明，并不用于限定本發明。

為了說明本發明所述的技術方案，下面通過具體實施例來進行說明。

實施例一：