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    重庆时时彩五星基本走势图: 基于距离向量的空中手势漫游控制方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201410038474.5

    申请日:

    2014.01.26

    公开号:

    CN103793056A

    公开日:

    2014.05.14

    当前法律状态:

    撤回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的视为撤回IPC(主分类):G06F 3/01申请公布日:20140514|||实质审查的生效IPC(主分类):G06F 3/01申请日:20140126|||公开
    IPC分类号: G06F3/01; G06K9/62; G06K9/46 主分类号: G06F3/01
    申请人: 华南理工大学
    发明人: 徐向民; 邱福浩
    地址: 510640 广东省广州市天河区五山路381号
    优先权:
    专利代理机构: 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 代理人: 蔡茂略
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410038474.5

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.06.09|||2014.06.11|||2014.05.14

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的视为撤回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种基于距离向量的空中手势漫游控制方法,包括以下步骤:步骤一:获取和分析处理视频图像序列;步骤二:检测五指张开手势和握拳手势,以初始化控制区域;步骤三:获取感兴趣区域内的肤色信息;步骤四:得到感兴趣区域内人手的运动信息;步骤五:由步骤三和步骤四得到的人手肤色信息和运动信息计算得到每一帧图像中人手的位置坐标信息;步骤六:确定界面中的手势运动方向和运动速率;步骤七:界面中的手势按照步骤六中确定的方向和速率做出相应的响应,实现手势漫游。具有实现了小范围且全界面可达的操作并实现了当前手势和初始位置的距离远的快速手势漫游和当前手势和初始位置的距离近的精确手势漫游等优点。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于距离向量的空中手势漫游控制方法,其特征在于,包括以下步骤:
    步骤一、获取和分析处理视频图像序列;
    步骤二、检测五指张开手势和握拳手势,框定检测到的人手区域为感兴趣区域,并记录下用户开始控制的初始位置,以初始化控制区域;
    步骤三、在感兴趣区域内对图像进行肤色分割算法操作,获取感兴趣区域内的肤色信息;
    步骤四、在感兴趣区域内对相邻两帧的图像进行差分操作,得到感兴趣区域内人手的运动信息;
    步骤五、由所述步骤三和步骤四得到的人手肤色信息和运动信息计算得到每一帧图像中人手的位置坐标信息;
    步骤六、确定界面中的手势运动方向和运动速率;
    步骤七、界面中的手势按照步骤六中确定的方向和速率做出相应的响应,使手势漫游。

    2.  根据权利要求1所述的基于距离向量的空中手势漫游控制方法,其特征在于,所述步骤二包括以下步骤:
    步骤A、利用Adaboost算法训练得到的固定手势检测分类器检测五指张开手势和握拳手势;五指张开手势和握拳手势的分类器分别由正样本集和负样本集训练得到,所述样本集中包含了在不同背景、不同光照条件、不同人的手势样本图片,所述负样本集同样包含了在不同背景、不同光照条件下的图像,但其中不包含手势;
    步骤B、使用Haar-like特征和积分图像对样本图像的特征进行提取计算,每一轮训练得到的弱分类器具有不同的权值,识别率高的弱分类器具有更大的权重,识别率低的弱分类器权重则低,多轮训练后把得到的若干个弱分类器联合起来得到一个识别成功率较高的强分类器,将训练得到的多个强分类器组成一个级联结构的分类器,具有很高的检测成功率;
    步骤C、使用训练得到的分类器对图像中五指张开和握拳两种手势进行检测,在成功找到人手区域后,记录下人手区域所在的矩形位置信息,其左上角为(x0,y0),宽为w,高为h;设定该矩形区域为感兴趣区域,同时得到人手的中 心位置点(xc,yc),其中xc=x0+0.5*w,yc=y0+0.5*h,记录人手的中心位置点,作为用户开始控制的初始位置,以确定初始位置点,并初始化圆环控制区域。

    3.  根据权利要求1所述的基于距离向量的空中手势漫游控制方法,其特征在于,所述步骤三包括以下步骤:
    步骤Ⅰ、根据肤色样本分析,人手肤色在YCrCb颜色空间具有很好的聚类性,除去亮度Y的影响,肤色的Cr和Cb通道都集中在一小块椭圆区域内,YCrCb颜色空间与RGB颜色空间的转换关系如下:
    Y=0.257R+0.504G+0.098B+16,
    Cb=-0.148R-0.219G+0.439B+128,
    Cr=0.439R-0.368G-0.071B+128,
    根据人手肤色样本集分析,人手肤色Cr、Cb通道的阈值:
    Thres(Cb,Cr)={Cb,Cr│95<Cb<139,122<Cr<167},
    其中,Thres(Cb,Cr)表示阈值;
    步骤Ⅱ、把视频序列中得到的RGB图像先转换为YCrCb颜色空间上的图像,再利用阈值Thres(Cb,Cr)对图像进行肤色分割,得到肤色的二值图像,即:

    其中,Thres(Cb,Cr)表示阈值。

    4.  根据权利要求1所述的基于距离向量的空中手势漫游控制方法,其特征在于,所述步骤四中,对在感兴趣区域内对相邻两帧的图像进行差分操作的操作方法为:设It为当前帧图像,It-1为前一帧图像,计算得到两帧图像的差分结果Idiff=It-It-1,并对差分结果作二值化处理,即:

    并对差分结果进行图像形态学的处理。

    5.  根据权利要求1所述的基于距离向量的空中手势漫游控制方法,其特征在于,所述步骤五中,把由步骤三和步骤四中得到的人手肤色信息和运动信息相结合,即取两者并集,在感兴趣区域内得到一个去除背景噪声干扰,描述人手信息的二值图像I,由零阶矩和二一阶矩计算图像I中的目标的质心零阶矩即为图像像素值的总和:
    m00=ΣxΣyI(x,y),]]>
    一阶矩有两个,分别为:
    m10=ΣxΣyxI(x,y),]]>
    m01=ΣxΣyyI(x,y),]]>
    由此可得:
    x&OverBar;=m10m00,]]>
    y&OverBar;=m01m00,]]>
    得到当前帧人手的位置信息。

    6.  根据权利要求1所述的基于距离向量的空中手势漫游控制方法,其特征在于,所述步骤六中,确定界面中的手势运动方向和运动速率的方法为:对人手跟踪所得位置结果进行映射,并由所述步骤五得到的当前帧手势的坐标信息(x,y)和所述步骤二得到的初始中心位置点(xc,yc)的距离大小,根据距离和速率的比例关系,确定界面中手势的移动速率;同时,根据初始位置和当前手势所在 位置的向量方向确定界面中手势的移动方向。

    说明书

    说明书基于距离向量的空中手势漫游控制方法
    技术领域
    本发明涉及一种人机交互技术,特别涉及一种基于距离向量的空中手势漫游控制方法。
    背景技术
    在日常生活中,手势是一种常用的表达意愿的行为方式,具有较强的表意功能,也是现有人机交互系统的主要交互方式,如鼠标、键盘、??仄?、触摸屏等都是常见的接触式人机交互系统的组成部分。而一些新兴的人机交互系统则通过普通摄像头或者深度摄像头等传感器捕捉用户在传感器捕捉范围中的行为,通过图像处理、机器学习、模式识别等技术,识别、跟踪用户的手势等动作,分析捕捉到的图像序列中用户的行为意图,通过与界面的交互,实现基于手势的非接触式人机交互。
    手势漫游是将手势运动映射到界面中,用现实中的手的运动控制界面中的手的运动,实现对界面信息的选择、浏览等操作,是基于手势的人机交互系统的一个重要功能。现有常见的映射方式是手势坐标的直接映射,即,将传感器捕捉到的图像序列中的手势的坐标,或者是通过一些先验知识得到传感器捕捉到的图像序列中的“舒适运动区域”中的手势的坐标直接映射为界面中的手势坐标。例如传感器捕捉到的图像序列中每一帧的图像大小为长*宽=640像素*480像素,手势所在的位置为(200,100)像素,界面的大小为长*宽=1280像素*720像素,那么通过坐标的直接映射,界面中的手势坐标为(1280/640*200=400,720/480*100=150)像素。
    种手势坐标的直接映射方法只用到了坐标信息,且在手势漫游过程中当用户希望选择一些距离当前手势所在坐标较远的项目时,手势就需要运动较远的距离,增加了用户的劳累感,在选择一些坐标相近的项目时,往往又因为当前的技术水平制约而达不到足够的精度导致难以选中或误选,因此,降低了基于手势的人机交互系统的易用性,缺乏人性化。
    除了坐标映射,一些发明中提到了速度映射的方法。速度映射是一种相对 的映射方式,其计算传感器捕捉到的图像序列中手势的运动速度和方向,不关心其具体的位置坐标,根据特定的比例关系,操作界面中的手势按照相应的方向运动一定的距离,距离长短和速度有关。
    这种手势速度映射方法仅用到了手势运动的相对坐标信息,即传感器捕捉到图像中前后两帧手势绝对坐标的差值。这样在实际操作过程中,尤其是一个刚接触这种系统的新用户无法直观的把握手势的速度和位置,会出现界面中想要漫游到的目的地超过了当前用户手势能够达到的范围。例如,用户使用右手操作,此时其右手已经向右伸展到其能及的最远处,而因为是采用的速度映射,界面中的手势可能在界面的最左边,此时用户必须将手收回来,重新进行操作。这样降低了人机交互系统的易用性,增加了用户熟悉、学习及适应的时间。
    因此,应该结合这两种映射方式的优点,制定一种新的空中手势漫游的控制方法。
    发明内容
    本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足,提供一种基于距离向量的空中手势漫游控制方法。该控制方法解决了手势坐标的直接映射中,选择距离当前手势坐标较远的项目时用户需要运动手势到较远的距离和选择坐标相近的项目时不够精确的问题;该控制方法还解决了手势的速度映射中,想要选择的项目所在的位置已经超出了当前现实中用户的手势能够到达的位置。
    本发明的目的通过下述技术方案实现:一种基于距离向量的空中手势漫游控制方法,包括以下步骤:
    步骤一、获取和分析处理视频图像序列;
    步骤二、检测五指张开手势和握拳手势,框定检测到的人手区域为感兴趣区域,并记录下用户开始控制的初始位置,以初始化控制区域;
    步骤三、在感兴趣区域内对图像进行肤色分割算法操作,获取感兴趣区域内的肤色信息;
    步骤四、在感兴趣区域内对相邻两帧的图像进行差分操作,得到感兴趣区域内人手的运动信息;
    步骤五、由所述步骤三和步骤四得到的人手肤色信息和运动信息计算得到每一帧图像中人手的位置坐标信息;
    步骤六、确定界面中的手势运动方向和运动速率;
    步骤七、界面中的手势按照步骤六中确定的方向和速率做出相应的响应,使手势漫游。
    所述步骤二包括以下步骤:
    步骤A、利用Adaboost算法训练得到的固定手势检测分类器检测五指张开手势和握拳手势;五指张开手势和握拳手势的分类器分别由正样本集和负样本集训练得到,所述样本集中包含了在不同背景、不同光照条件、不同人的手势样本图片,所述负样本集同样包含了在不同背景、不同光照条件下的图像,但其中不包含手势;
    步骤B、使用Haar-like特征和积分图像对样本图像的特征进行提取计算,每一轮训练得到的弱分类器具有不同的权值,识别率高的弱分类器具有更大的权重,识别率低的弱分类器权重则低,多轮训练后把得到的若干个弱分类器联合起来得到一个识别成功率较高的强分类器,将训练得到的多个强分类器组成一个级联结构的分类器,具有很高的检测成功率;
    步骤C、使用训练得到的分类器对图像中五指张开和握拳两种手势进行检测,在成功找到人手区域后,记录下人手区域所在的矩形位置信息,其左上角为(x0,y0),宽为w,高为h;设定该矩形区域为感兴趣区域,同时得到人手的中心位置点(xc,yc),其中xc=x0+0.5*w,yc=y0+0.5*h,记录人手的中心位置点,作为用户开始控制的初始位置,以确定初始位置点,并初始化圆环控制区域。
    所述步骤三包括以下步骤:
    步骤Ⅰ、根据肤色样本分析,人手肤色在YCrCb颜色空间具有很好的聚类性,除去亮度Y的影响,肤色的Cr和Cb通道都集中在一小块椭圆区域内,YCrCb颜色空间与RGB颜色空间的转换关系如下:
    Y=0.257R+0.504G+0.098B+16,
    Cb=-0.148R-0.219G+0.439B+128,
    Cr=0.439R-0.368G-0.071B+128,
    根据人手肤色样本集分析,人手肤色Cr、Cb通道的阈值:
    Thres(Cb,Cr)={Cb,Cr│95<Cb<139,122<Cr<167},
    其中,Thres(Cb,Cr)表示阈值;
    步骤Ⅱ、把视频序列中得到的RGB图像先转换为YCrCb颜色空间上的图像,再利用阈值Thres(Cb,Cr)对图像进行肤色分割,得到肤色的二值图像,即:

    其中,Thres(Cb,Cr)表示阈值。
    所述步骤四中,对在感兴趣区域内对相邻两帧的图像进行差分操作的操作方法为:设It为当前帧图像,It-1为前一帧图像,计算得到两帧图像的差分结果Idiff=It-It-1,并对差分结果作二值化处理,即:

    并对差分结果进行图像形态学的处理。
    所述步骤五中,把由步骤三和步骤四中得到的人手肤色信息和运动信息相结合,即取两者并集,在感兴趣区域内得到一个去除背景噪声干扰,描述人手信息的二值图像I,由零阶矩和二一阶矩计算图像I中的目标的质心零阶矩即为图像像素值的总和:
    m00=ΣxΣyI(x,y),]]>
    一阶矩有两个,分别为:
    m10=ΣxΣyxI(x,y),]]>
    m01=ΣxΣyyI(x,y),]]>
    由此可得:
    x&OverBar;=m10m00,]]>
    y&OverBar;=m01m00,]]>
    得到当前帧人手的位置信息。
    所述步骤六中,确定界面中的手势运动方向和运动速率的方法为:对人手跟踪所得位置结果进行映射,并由所述步骤五得到的当前帧手势的坐标信息(x,y)和所述步骤二得到的初始中心位置点(xc,yc)的距离大小,根据距离和速率的比例关系,确定界面中手势的移动速率;同时,根据初始位置和当前手势所在位置的向量方向确定界面中手势的移动方向。
    本发明的工作原理:本发明根据用户进行控制的初始位置,将用户的操作限制在如图1所示的圆环中,在图1中,1指代的点代表传感器捕捉到图像序列中用户开始操作时手势的初始位置坐标,这个在用户完成一次操作中是不会改变的。图1中、4指代的点代表当前用户手势所在的位置。用户手势在图1中2指代的圆形内的运动时视为用户本身手势的抖动等不稳定因素造成的运动,系统不进行响应。当用户手势在图1中3指代的圆形外时,系统不进行响应。用户手势在图1中,3指代的圆形和2指代的圆形构成的圆环内运动时,视为有效操作。当用户手势处于此圆环中时,界面中的手势便开始移动,发生移动的方向为此时手势在圆环中的位置,即图1中4指代的点的坐标和手势初始位置,即图1中1指代的点的坐标构成的向量方向,方向从1指代的点指向4指代的点。移动的速率和当前手势在圆环中的位置,即图1中4指代的点,距初始位置,即图1中1指代的点的距离有关。
    当前手势位置和初始位置之间的距离与界面中手势的运动速率的对应关系如图2所示,在图2中,横坐标代表当前手势在圆环中的位置距初始位置的距离,R1为图1中2指代的圆形的半径,R2为图1中3指代的圆形半径。纵坐标 是比例。规定一个速率V0,代表单位时间内界面中手势移动的像素个数。纵坐标表示界面中手势的运动速率和V0的比值,最大为Pmax,Pmax>1,最小值为Pmin,Pmin≥0。当距离小于R1,即手势在图1中2指代的圆形内时,比例为0,即移动速率为0,表现出的效果为系统不响应。当距离大于R2时,即手势在图1中3指代的圆形外时,比例也为0,即移动速率为0,表现出的效果为系统不响应。当距离大于R1小于R2时,即手势在图1中3指代的圆形和2指代的圆形构成的圆环中,假设此时的距离为RX,则比例为:这样,用户手势只要保持在圆环中的位置,界面中的手势就会按照一定的方向和速率持续移动,用户改变手势在圆环中的位置就可以改变界面中手势的运动方向和运动速率。
    通过这种手势漫游控制方法,用距离来调节速率,用向量来控制方向,当希望选择的项目位置距当前手势位置较远时,用户可以将手势移动到圆环中距初始位置较远的位置上实现快速低精度的移动,当选择距离当前手势较近的项目时,用户可以讲手势移动到圆环中距离初始位置较近的位置上实现慢速高精度移动。这样就解决了坐标的直接映射过程中出现的问题。在本方法中,界面中的手势是不停移动的,用户操作改变的是界面中手势移动的方向和速率。因此可以在一个小范围内实现界面中任意距离的漫游和控制。避免了速度映射中会出现的问题。
    本发明相对于现有技术具有如下的优点及效果:
    1、解决了坐标直接映射过程中选择距离当前手势位置较远的项目时需要用户相应地移动手势较远,而选择坐标相近的项目时不够精确的问题。使用户可以通过改变当前手势和初始位置的距离,实现当前手势和初始位置的距离远的快速手势漫游和当前手势和初始位置的距离近的精确手势漫游。
    2、解决了速度映射过程中用户希望选择的项目超出了用户当前手势可达范围的问题。让界面中的手势自动运动,用户控制其运动方向和速率,实现小范围且全界面可达的操作
    3、提供了一种基于距离向量的空中手势漫游控制方法中,与当前手势位置 和初始位置距离成比例的速率控制方式。
    附图说明
    图1是本发明所述的基于距离向量的空中手势漫游控制方法的示意图;图中,1为初始位置点,2为系统不进行响应的圆形范围,3指代的圆形范围和2指代的圆形范围构成的圆环范围为系统响应范围,4为当前手势位置。
    图2是本发明所述的基于距离向量的空中手势漫游控制方法中,当前手势位置和初始位置之间的距离与界面中手势的运动速率的对应关系图;横坐标是当前手势位置和初始位置之间的距离,纵坐标是界面中手势的运动速率和系统规定速率的比例值。
    具体实施方式
    下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述,但本发明的实施方式不限于此。
    实施例
    如图1所示,1为初始位置点,2为系统不进行响应的圆形范围,3指代的圆形范围和2指代的圆形范围构成的圆环范围为系统响应范围,4为当前手势位置,一种基于距离向量的空中手势漫游控制方法,包括以下步骤:
    步骤一、通过普通摄像头或深度摄像头等设备作为前端传感器,对传感器捕捉到的图像序列进行处理分析;
    步骤二、利用Adaboost算法训练得到的固定手势检测分类器能对五指张开和握拳两种手势进行检测;两种手势的分类器分别是由不同的样本集训练得到,其正样本集中包含了在不同背景、不同光照条件、不同人的手势样本图片,而负样本同样包含了在不同背景、不同光照条件下的图像,但其中不包含手势;使用Haar-like特征和积分图像对样本图像的特征进行提取计算。每一轮训练得到的弱分类器具有不同的权值,识别率高的弱分类器具有更大的权重,识别率 低的弱分类器权重则低;多轮训练后把得到的若干个弱分类器联合起来得到一个识别成功率较高的强分类器;将训练得到的多个强分类器组成一个级联结构的分类器,具有很高的检测成功率;使用训练得到的分类器对图像中五指张开和握拳两种手势进行检测,在成功找到人手区域后,记录下人手区域所在的矩形位置信息,其左上角为(x0,y0),宽为w,高为h;设定该矩形区域为感兴趣区域,同时可以得到人手的中心位置点(xc,yc),其中xc=x0+0.5*w,yc=y0+0.5*h;记录下此人手的中心位置点,作为用户开始控制的初始位置,以此可以确定图1中初始位置1的位置,并初始化图1中的整个圆环控制区域;
    步骤三、在感兴趣的区域内对图像进行肤色分割算法操作。通过肤色样本分析可知,人手肤色在YCrCb颜色空间具有很好的聚类性,除去亮度Y的影响,肤色的Cr和Cb通道都集中在一小块椭圆区域内。YCrCb颜色空间与RGB颜色空间的转换关系如下:
    Y=0.257R+0.504G+0.098B+16,
    Cb=-0.148R-0.219G+0.439B+128,
    Cr=0.439R-0.368G-0.071B+128,
    由人手肤色样本集分析可知,人手肤色Cr、Cb通道的阈值:
    Thres(Cb,Cr)={Cb,Cr│95<Cb<139,122<Cr<167},
    把视频序列中得到的RGB图像先转换为YCrCb颜色空间上的图像,再利用阈值Thres(Cb,Cr)对图像进行肤色分割,得到肤色的二值图像,即:

    其中,Thres(Cb,Cr)表示阈值;
    步骤四、在感兴趣区域内对相邻两帧的图像进行差分操作。设It为当前帧 图像,It-1为前一帧图像,计算得到两帧图像的差分结果Idiff=It-It-1,并对差分结果作二值化处理,即:

    为得到更加清晰确实的运动轮廓信息,填补其轮廓内部空洞,可以对差分结果进行图像形态学的处理,主要是膨胀和腐蚀,进一步地去除图像噪声的干扰;
    步骤五:把由步骤三和步骤四中得到的人手肤色信息和运动信息相结合,即取两者并集,在感兴趣区域内得到一个去除背景噪声干扰,描述人手信息的二值图像I。由零阶矩和二一阶矩计算图像I中的目标的质心
    零阶矩即为图像像素值的总和:
    m00=ΣxΣyI(x,y),]]>
    一阶矩有两个,分别为
    m10=ΣxΣyxI(x,y),]]>
    m01=ΣxΣyyI(x,y),]]>
    由此可得:
    x&OverBar;=m10m00,]]>
    y&OverBar;=m01m00,]]>
    最后得到当前帧人手的位置信息(x,y);
    步骤六:根据图1所示的控制方式对人手跟踪所得位置结果进行映射。由步骤五得到的当前帧手势的坐标信息(x,y)和步骤二得到的初始中心位置点(xc,yc) 的距离大小,根据图2所示的距离和速率比例关系,确定界面中手势的移动速率。同时,根据初始位置和当前手势所在位置的向量方向确定界面中手势的移动方向;
    步骤七:界面中的手势按照步骤六中映射得到的移动速率和移动方向,做出相应的响应,实现手势漫游。
    上述实施例为本发明较佳的实施方式,但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制,其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化,均应为等效的置换方式,都包含在本发明的?;し段е?。

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