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    掘金重庆时时彩: 基于深度图像的手势识别方法和装置.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201210490622.8

    申请日:

    2012.11.27

    公开号:

    CN103839040A

    公开日:

    2014.06.04

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06K 9/00申请日:20121127|||公开
    IPC分类号: G06K9/00; G06F3/01 主分类号: G06K9/00
    申请人: 株式会社理光
    发明人: 梁玲燕; 赵颖
    地址: 日本东京都
    优先权:
    专利代理机构: 北京市柳沈律师事务所 11105 代理人: 张丽新
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201210490622.8

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.08.25|||2014.07.02|||2014.06.04

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    提供了一种基于深度图像的手势识别方法、手势识别装置、开启人机交互系统的方法和装置。该手势识别方法,可以包括:基于包括手部区域的深度图像序列,检测手部候选区域的三维运动轨迹;以及根据手部候选区域的三维运动轨迹,识别预定手势。本发明实施例的上述手势识别方法和装置充分利用了连续识别图像中的运动信息;由于未使用肤色模型,而是采用连续图像的时空域运动信息和连续的深度值变化信息进行手势识别,因此该手势识别方法性能较鲁棒,所受光照条件影响较??;由于基于运动轨迹进行手势识别,它能在相对较远的距离范围内使用。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于深度图像的手势识别方法,包括:
    基于包括手部区域的深度图像序列,检测手部候选区域的三维运动轨迹;以及
    根据手部候选区域的三维运动轨迹,识别预定手势。

    2.  根据权利要求1的手势识别方法,还包括:
    如果根据手部候选区域的三维运动轨迹识别出预定手势,则确定手部候选区域与人体其他部位之间的位置关系是否符合做出预定手势情况下的人体测量学模型,以验证该预定手势。

    3.  根据权利要求1的手势识别方法,其中,如果手部候选区域的三维运动轨迹在深度方向上符合抛物线运动模型,以及在垂直于深度方向的平面上的二维运动轨迹符合直线运动模型,则识别出向上抬手手势或向下放手手势。

    4.  根据权利要求1的手势识别方法,基于深度图像序列,检测手部候选区域的三维运动轨迹包括:
    获取深度图像中的运动块区域;
    从运动块区域中选取手部候选区域;计算并记录手部候选区域的位置信息;以及
    得到对应于深度图像序列的位置信息序列。

    5.  根据权利要求4的手势识别方法,其中三维运动轨迹包括对应于各帧深度图像的各个轨迹点的自己的运动特征,
    每个轨迹点的自己的运动特征包括:包括轨迹点的位置、速度、角度的二维时空域特征、包括轨迹点的深度值的深度域运动特征,每个轨迹点的二维时空域特征和深度域运动特征均和该轨迹点的时间点相关联。

    6.  根据权利要求5的手势识别方法,其中,采用窗口大小可变的滑动窗口来决定基于哪些以及多少深度图像来进行三维运动轨迹检测和分析,窗口的大小表示以连续多少帧的深度图像作为手势识别的输入;
    如果基于预定大小的滑动窗口内的深度图像序列的三维运动轨迹不能同时匹配与预定手势对应的深度域上的运动模型和与深度域垂直的平面上的二维运动轨迹模型,则增大该滑动窗口的大小以便将更多的深度图像帧作为手势识别的输入,并继续进行该增大后的滑动窗口的大小对应的三维运动轨迹 与该预定手势对应的运动轨迹模型的匹配。

    7.  根据权利要求2的手势识别方法,其中确定手部候选区域与人体其他部位之间的位置关系是否符合做出预定手势情况下的人体测量学模型包括:
    对深度图像进行前景分割,以得到人体区域;
    从人体区域中检测头部区域,计算头部区域的位置;
    基于头部位置和手部位置之间的垂直距离是否落入第一预定范围,以及头部位置和手部位置之间的空间距离是否落入第二预定范围,验证手势是否为预定手势。

    8.  一种开启人机交互系统的方法,包括:
    获得包括手部区域的深度图像序列;
    基于包括手部区域的深度图像序列,检测手部候选区域的三维运动轨迹;
    根据手部候选区域的三维运动轨迹,识别抬手手势;以及
    如果识别到抬手手势,则开启人机交互系统,进入人机交互状态中。

    9.  一种基于深度图像的手势识别装置,包括:
    三维运动轨迹检测部件,用于基于包括手部区域的深度图像序列,检测手部候选区域的三维运动轨迹;以及
    手势识别部件,用于根据手部候选区域的三维运动轨迹,识别预定手势。

    10.  一种基于深度图像识别人体部位预定动作的方法,包括:
    基于包括该人体部位区域的深度图像序列,检测人体部位候选区域的三维运动轨迹;以及
    根据人体部位候选区域的三维运动轨迹,识别人体部位的预定动作。

    关 键 词:
    基于 深度 图像 手势 识别 方法 装置
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