[發(fā)明專利]一種基于模式識別的視覺投影交互系統(tǒng)及交互方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201710286024.1 | 申請日: | 2017-04-25 |
| 公開(公告)號: | CN106991417A | 公開(公告)日: | 2017-07-28 |
| 發(fā)明(設計)人: | 謝巍;何伶珍;張浪文;李博 | 申請(專利權)人: | 華南理工大學 |
| 主分類號: | G06K9/20 | 分類號: | G06K9/20;G06K9/46;G06K9/62;G06F3/01 |
| 代理公司: | 廣州市華學知識產(chǎn)權代理有限公司44245 | 代理人: | 王東東 |
| 地址: | 510640 廣*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 模式識別 視覺 投影 交互 系統(tǒng) 方法 | ||
技術領域
本發(fā)明涉及計算機視覺和模式識別領域,具體涉及一種基于模式識別的視覺投影交互系統(tǒng)及交互方法。
背景技術
交互是增強現(xiàn)實技術將虛擬的物體與現(xiàn)實場景結合,能夠讓用戶與虛擬環(huán)境進行交互。它讓用戶產(chǎn)生一種身臨其境的感覺,并為其營造出一種全新的動感交互式體驗。而視覺投影交互系統(tǒng)是增強現(xiàn)實的一個重要應用,它是依靠先進的計算機視覺技術和投影顯示技術,創(chuàng)造出一種具有真實感的交互模式。
發(fā)明內容
為了克服現(xiàn)有技術存在的缺點與不足,本發(fā)明首要的目的是提供一種基于模式識別的視覺投影交互系統(tǒng)。
本發(fā)明的另一目的是提供一種基于模式識別的視覺投影交互方法。
本發(fā)明采用如下技術方案:
一種基于模式識別的視覺投影交互系統(tǒng),包括投影儀、攝像頭、紅外管、紅外濾光片及PC機;
所述攝像頭固定在支架上,支架垂直固定在水平地面上,所述攝像頭與PC機連接,紅外管安裝在支架的底部,紅外濾光片安裝在攝像頭鏡頭后部,所述投影儀安裝在支架的后側,高于攝像頭且與PC機連接,并且使PC機的顯示畫面投影在使用者和攝像頭之間形成投影區(qū)域。
所述紅外管具體為一字線型紅外管。
一種視覺投影交互系統(tǒng)的交互方法,包括如下步驟:
S1對攝像頭進行畸變校正,打開紅外管,照射投影區(qū)域;
S2攝像頭采集在投影區(qū)域用戶的腳部圖像,對圖像進行預處理提取二值化圖的高亮連通域;
S3在高亮連通域中捕捉使用者的腳部目標光斑;
S4采用兩級分類器對目標光斑進行分類,具體為:
一級分類器求得腳部目標光斑的三個參數(shù)并濾波,得到粗略目標光斑,所述三個參數(shù)分別為:目標光斑圓形度、目標光斑面積周長比及目標光斑的面積;
二級分類器首先提取粗略目標光斑的模板特征參數(shù),然后對其進行學習形成樣本特征數(shù)據(jù)庫,最后使用最小錯誤率貝葉斯判別計算待測樣本的貝葉斯概率,得到精確目標光斑;
S5計算精確目標光斑下半部的幾何中心作為目標中心點,采用基于線性插值法的坐標映射方法,將目標光斑的坐標映射到PC機的鼠標坐標,進一步控制鼠標的動作。
所述三個參數(shù)分別為:目標光斑圓形度、目標光斑面積周長比及目標光斑的面積,具體計算為:
目標光斑圓形度的計算方法如下:
R1≤R≤R2
其中,R為圓形度,Bi為光斑區(qū)域周長,Ai為光斑區(qū)域的面積,R1為0.4,R2為0.8;
目標光斑面積:
S1≤S≤S2
其中,S1和S2為光斑面積的上下邊界值
面積周長比:
Ai表示光斑的面積,Bi表示光斑的周長,Ratemin為面積周長比最小值。
所述二級分類器首先對粗略目標光斑進行模板特征參數(shù)提取,具體為:
求得粗略目標光斑的區(qū)域的最小外接矩形;
將該最小外接矩形的長和寬等分成N等分,構成N×N個小區(qū)域,所述N為自然數(shù);
計算每個小區(qū)域中高亮點的占比,并將比值作為該小區(qū)域的特征值:
其中,Ri為每個小區(qū)域的特征值,Sw為白像素點個數(shù),Sall為小區(qū)域的像素點總數(shù)。
所述計算精確目標光斑下半部的幾何中心作為目標中心點,具體為:選取光斑區(qū)域下半部N個高亮像素點的平均中心,并使平均中心在圖像縱坐標方向上疊加一個偏移量,以此來代表幾何中心即目標中心點。
所述S4中提取粗略目標光斑的模板特征參數(shù),具體為:
首先找到該光斑的最小外接矩形,其次將最小外接矩形的長和寬等分成N等分,構成N×N個小區(qū)域,最后計算每個小區(qū)域中高亮點的占比,并將該比值作為該小區(qū)域的特征值。
使用最小錯誤率貝葉斯判別計算待測樣本的貝葉斯概率,得到精確目標光斑,具體為:計算待測樣本在樣本特征數(shù)據(jù)庫的貝葉斯后驗概率,比較待測樣本在樣本特征數(shù)據(jù)庫的后驗概率大小,則后延概率最大為待測樣本的分類結果。
所述將目標光斑的坐標映射到PC機的活動區(qū)域的鼠標坐標,具體采用線性插值法:
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