[發明專利]一種手部運動軌跡檢測方法及裝置有效
| 申請號: | 201310204470.5 | 申請日: | 2013-05-27 |
| 公開(公告)號: | CN103336967A | 公開(公告)日: | 2013-10-02 |
| 發明(設計)人: | 沈侃;方正雷;劉威;袁淮 | 申請(專利權)人: | 東軟集團股份有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/62 | 分類號: | G06K9/62 |
| 代理公司: | 北京集佳知識產權代理有限公司 11227 | 代理人: | 王寶筠 |
| 地址: | 110179 遼*** | 國省代碼: | 遼寧;21 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 運動 軌跡 檢測 方法 裝置 | ||
技術領域
本發明涉及計算機技術領域,具體涉及一種手部運動軌跡檢測方法及裝置。
背景技術
隨著計算機技術的發展,計算機在人們的日常生活中扮演著越來越重要的角色,人機交互技術的研究熱潮逐漸涌現。用手勢輸入來代替鍵盤、鼠標或按鈕是一種更加直觀、高效并且易于掌握的人機交互技術。因為這種交互方式更符合人們的自然習慣,所以基于手勢識別的應用也越來越多。手勢識別一般分為靜態手勢識別和動態手勢識別。靜態手勢識別主要是識別靜止的手的形狀,動態手勢識別主要是通過手部的運動軌跡來識別手勢命令。
在現有技術中,對手部運動軌跡的檢測方法包括要求手部以固定的形狀運動進行軌跡檢測,例如,手掌張開向上正對著攝像設備運動進行檢測;或者進行指尖檢測,以指尖的運動軌跡來代替手的運動軌跡。但是,現有技術的手部檢測方法對用戶的使用手形進行了強制要求,對于人在自然揮動過程中其他豐富變化的手形無法識別,從而給用戶的使用帶來不便,并且以指尖代替手的運動軌跡檢測時也無法區別指尖還是手掌中握著的一只筆的筆尖,從而導致檢測出的運動軌跡并不是手的真正運動軌跡。另外,現有技術中只能檢測手部被識別到之后的手部運動軌跡,該運動軌跡可能并不是用戶輸入的完整手部運動軌跡,存在檢測到的手部運動軌跡存在誤差的問題。
發明內容
有鑒于此,本發明的主要目的是提供一種手部運動軌跡檢測方法及裝置,以解決現有技術中需要以固定的手形運動進行手部運動軌跡檢測的問題。
為解決上述問題,本發明提供的技術方案如下:
一種手部運動軌跡檢測方法,包括:
預先建立關鍵手形的分類器集合;
接收采集到的某一時刻的輸入圖像;
利用所述分類器集合檢測該時刻的輸入圖像中是否包含關鍵手形;
當所述輸入圖像中包含關鍵手形,獲得該時刻的手部位置信息;
根據預定時間段內已獲得的若干時刻的手部位置信息,通過跟蹤獲得在所述預定時間段內其他時刻的手部位置信息;
根據所述預定時間段內每一時刻的手部位置信息,按照時間順序生成手部運動軌跡。
相應的,所述預先建立關鍵手形的分類器集合,包括:
選取手勢圖像序列中特征清晰的手部圖像;
對所述手部圖像運用聚類算法進行分類,分為多個關鍵手形,建立關鍵手形的分類器集合。
相應的,所述根據預定時間段內已獲得的若干時刻的手部位置信息,通過跟蹤獲得在所述預定時間段內其他時刻的手部位置信息,包括:
判斷某一時刻是否獲得手部位置信息,如果某一時刻獲得手部位置信息,則判斷該時刻之前的一個時刻是否獲得手部位置信息,如果該時刻之前的一個時刻沒有獲得手部位置信息,則利用跟蹤算法倒序跟蹤獲得該時刻之前的一個時刻的手部位置信息;
如果某一時刻沒有獲得手部位置信息,則判斷該時刻之前的一個時刻是否獲得手部位置信息,如果該時刻之前的一個時刻獲得手部位置信息,則利用跟蹤算法正序跟蹤獲得該時刻的手部位置信息。
相應的,還包括:
如果某一時刻獲得手部位置信息,則判斷以該時刻之前的一個時刻為終點的時間段內的手部位置信息是否是利用跟蹤算法正序跟蹤獲得的,如果是,對該時間段內的手部位置信息進行調整。
相應的,所述根據所述預定時間段內每一時刻的手部位置信息,按照時間順序排列生成手部運動軌跡,包括:
所述手部位置信息為代表手部位置的矩形框的位置信息,選取代表手部位置的矩形框的中心點位置作為該時刻的手部位置參考點,將所述預定時間段內每一時刻的手部位置參考點按照時間順序排列生成手部運動軌跡。
一種手部運動軌跡檢測裝置,包括:
建立單元,用于預先建立關鍵手形的分類器集合;
接收單元,用于接收采集到的某一時刻的輸入圖像;
檢測單元,用于利用所述分類器集合檢測該時刻的輸入圖像中是否包含關鍵手形;
第一獲得單元,用于當所述輸入圖像中包含關鍵手形,獲得該時刻的手部位置信息;
第二獲得單元,用于根據預定時間段內已獲得的若干時刻的手部位置信息,通過跟蹤獲得在所述預定時間段內其他時刻的手部位置信息;
生成單元,用于根據所述預定時間段內每一時刻的手部位置信息,按照時間順序生成手部運動軌跡。
相應的,所述建立單元包括:
選取子單元,用于選取手勢圖像序列中特征清晰的手部圖像;
分類子單元,用于對所述手部圖像運用聚類算法進行分類,分為多個關鍵手形,建立關鍵手形的分類器集合。
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