[發(fā)明專利]一種基于深度圖像手勢識別的視力檢測方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310552006.5
• 申請日: 2013-11-08
• 公開（公告）號: CN103598870A
• 公開（公告）日: 2014-02-26
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 段立娟;邱碩;馬偉;楊震;陳建平
• 申請（專利權(quán)）人: 北京工業(yè)大學(xué)
• 主分類號: A61B3/032
• 分類號: A61B3/032
• 代理公司: 北京思海天達知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11203
• 代理人: 張慧

1.一種基于深度圖像手勢識別的視力檢測方法，其特征在于將深度圖像手勢識別技術(shù)應(yīng)用于視力檢測，包括以下步驟：

步驟一，被測人做出反映顯示器屏幕上檢測字母“E”開口方向的手勢；

步驟二，深度提取設(shè)備提取深度圖像；

步驟三，將深度圖像作灰度像素統(tǒng)計，生成灰度圖，灰度值范圍為0～255；

步驟四，生成灰度直方圖，確定手勢區(qū)域和背景的分割深度閾值；

步驟五，根據(jù)步驟四確定的手勢區(qū)域和背景的分割深度閾值，對手勢區(qū)域與背景區(qū)域的圖像進行二值化處理，從背景中分割出手勢圖像；

步驟六，提取手指特征，進行有無手勢判斷；

步驟七，進行手勢指向識別；

步驟八，重復(fù)步驟一～七，根據(jù)手勢識別結(jié)果與檢測字母“E”的開口方向是否相符，測出被測人的視力級別。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度圖像手勢識別的視力檢測方法，其特征在于，步驟四所述確定手勢區(qū)域和背景的分割深度閾值的方法包括以下內(nèi)容：

（1）統(tǒng)計各深度范圍的像素數(shù)，生成灰度直方圖；

（2）在灰度直方圖上，順著灰度區(qū)間由大到小遍歷像素點數(shù)，計算每一個灰度區(qū)間變化時像素點數(shù)的變化量；找到像素點數(shù)變化量第一次大于變化量閾值的灰度值，這個灰度值就是手勢區(qū)域和背景的分割深度閾值；像素點數(shù)變化量閾值一般在1.0×10⁴～1.5×10⁴之間。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度圖像手勢識別的視力檢測方法，其特征在于，步驟六所述提取手指特征判斷有無手勢的方法如下：

（1）通過數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中的腐蝕操作獲取手勢區(qū)域中心位置點C；

（2）在手勢區(qū)域畫等距離圓軌跡；

（3）在圓軌跡上標(biāo)記像素值變化點，方法如下：

按順時針方向記錄每條圓軌跡線上的像素值變化點，從黑色區(qū)域轉(zhuǎn)換到白色區(qū)域的變換點用P_ij表示，從白色區(qū)域轉(zhuǎn)換到黑色區(qū)域的點用Q_ij表示，i表示軌跡圓的編號，j表示同一軌跡圓上P或者Q點的編號，每遇到一個變化點，P或者Q編號j都加一；標(biāo)記完成后，刪除下標(biāo)ij相同但P和Q沒有成對出現(xiàn)的點；

（4）計算手指數(shù)量，方法如下：

先求每個軌跡圓i上獲得的j的最大值J_i=max(i，j)，再求所有軌跡圓上j的最大值J_i的最大值N0=max(J_i)，N0即為與手掌相連的分支數(shù)量總和；由于分支中包含手指和手腕分支，則手指數(shù)量N=N0-1；

（5）判定N是否等于1，如果為1，進行手勢指向識別；否則判定無手勢。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度圖像手勢識別的視力檢測方法，其特征在于，步驟七所述手勢指向識別的方法如下：

（1）對手指區(qū)域進行腐蝕，找到手指的中心點M；

（2）計算手指中心點M與手掌中心點C連線與橫軸或者縱軸的夾角A的正切值，判斷出手指方向區(qū)域；

（3）根據(jù)M點所在的黑色區(qū)域判斷手勢的指向，手勢指向與M點所在區(qū)域?qū)?yīng)的方向相同。