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[發(fā)明專利]一種體感互動方法及其系統(tǒng)在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201810561685.5 申請日: 2018-06-01
公開(公告)號: CN109126116A 公開(公告)日: 2019-01-04
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 徐一丹;龍學(xué)軍 申請(專利權(quán))人: 成都通甲優(yōu)博科技有限責(zé)任公司
主分類號: A63F13/213 分類號: A63F13/213;A63F13/52;G06K9/62;G06T7/55
代理公司: 暫無信息 代理人: 暫無信息
地址: 610213 四川省成都*** 國省代碼: 四川;51
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 移動終端 人體圖像 攝像頭 攝像組件 體感游戲 外接 人體姿態(tài) 通信接口 處理器 互動 種體 發(fā)送 手持移動終端 處理器連接 攝像頭連接 深度圖提取 同一水平面 互動系統(tǒng) 建立連接 深度信息 顯示屏幕 用戶體驗(yàn) 便利性 深度圖 融合 光軸 體感 游戲 應(yīng)用
【權(quán)利要求書】:

1.一種體感互動方法,其特征在于,基于體感互動系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括外接攝像組件和移動終端;所述外接攝像組件包括兩個(gè)攝像頭、與所述攝像頭連接的處理器以及與所述處理器連接的通信接口;所述移動終端通過所述通信接口與所述外接攝像組件建立連接;兩個(gè)所述攝像頭的光軸處于同一水平面:所述方法包括:

兩個(gè)所述攝像頭獲取人體圖像;

所述處理器獲取所述攝像頭拍攝的人體圖像后,計(jì)算所述人體圖像中各個(gè)人體圖像點(diǎn)的深度信息,并據(jù)此得到深度圖后發(fā)送給移動終端;

所述移動終端依據(jù)所述深度圖提取出所述人體圖像中的人體姿態(tài),并將提取出來的人體姿態(tài)發(fā)送至當(dāng)前進(jìn)行的體感游戲應(yīng)用內(nèi);

在所述體感游戲應(yīng)用內(nèi),將所述人體姿態(tài)與游戲中的人體進(jìn)行動作融合,得到融合畫面并發(fā)送至體感游戲的顯示屏幕上。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述計(jì)算所述人體圖像中各個(gè)人體圖像點(diǎn)的深度信息的過程具體為:

通過棋盤格標(biāo)定方法對所述人體圖像進(jìn)行標(biāo)定,獲取相應(yīng)攝像頭的參數(shù);

在一個(gè)攝像頭輸出的人體圖像上移動一個(gè)固定大小的窗口,確定所述固定大小窗口中的像素在另一個(gè)攝像頭輸出的人體圖像上的對應(yīng)位置,從而確定兩個(gè)所述攝像頭輸出的人體圖像上像素點(diǎn)的位置對應(yīng)關(guān)系;

依據(jù)所述位置對應(yīng)關(guān)系以及視差和物體深度的對應(yīng)關(guān)系式得到每個(gè)像素點(diǎn)的深度信息,將所述深度信息作為對應(yīng)像素點(diǎn)的灰度值即得到深度圖;所述視差和物體深度的對應(yīng)關(guān)系式為:

其中,所述b為像素點(diǎn)的視差,z為像素點(diǎn)的深度信息,f為所述攝像頭的焦距,XT和XR是像素點(diǎn)在左右兩張所述人體圖像上的成像點(diǎn)距離自身所處圖像左邊緣的距離。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述依據(jù)所述深度圖提取所述人體圖像中的人體姿態(tài)的過程具體為:

依據(jù)預(yù)先構(gòu)建的隨機(jī)森林模型中設(shè)置的人體關(guān)節(jié),提取所述深度圖中的各個(gè)關(guān)節(jié)處的深度信息;

依據(jù)各個(gè)關(guān)節(jié)的深度信息確定起始點(diǎn);

從所述起始點(diǎn)開始按照預(yù)設(shè)預(yù)測規(guī)律在所述隨機(jī)森林上進(jìn)行游走,直至達(dá)到終止條件后,按照特定規(guī)則確定當(dāng)前待測關(guān)節(jié)的預(yù)測位置;所述當(dāng)前待測關(guān)節(jié)的預(yù)測位置作為其子節(jié)點(diǎn)的起始點(diǎn);重復(fù)上述游走操作,直至得到所述待測人體圖中的全部關(guān)節(jié)的預(yù)測位置;

依據(jù)全部關(guān)節(jié)的預(yù)測位置構(gòu)成所述人體姿態(tài)。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法,其特征在于,所述隨機(jī)森林模型的構(gòu)建過程為:

步驟s11:依據(jù)不同人體體型和人體姿勢構(gòu)建若干個(gè)人體骨架線的訓(xùn)練樣本;

步驟s12:確定人體骨架線中各個(gè)關(guān)節(jié)間的父子聯(lián)動關(guān)系;

步驟s13:分別采集每個(gè)所述人體骨架線的訓(xùn)練樣本中各個(gè)關(guān)節(jié)的訓(xùn)練樣本,得到各個(gè)關(guān)節(jié)的訓(xùn)練樣本集;

步驟s14:通過LBP圖像特征提取算法從人體深度圖像中獲取各個(gè)關(guān)節(jié)的隨機(jī)特征;

步驟s15:依據(jù)所述隨機(jī)特征訓(xùn)練得到一顆隨機(jī)樹;

步驟s16:判斷當(dāng)前隨機(jī)樹的個(gè)數(shù)是否滿足預(yù)設(shè)要求,若不滿足,返回步驟s14,重新獲取不同的隨機(jī)特征,若滿足,則隨機(jī)森林構(gòu)建完成。

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