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      體感偵測(cè)方法

      文檔序號(hào):9235032閱讀:628來源:國(guó)知局
      體感偵測(cè)方法
      【技術(shù)領(lǐng)域】
      [0001]本發(fā)明乃是有關(guān)于一種體感偵測(cè)方法,且尤其指關(guān)于辨識(shí)人體手部特征的體感偵測(cè)方法。
      【背景技術(shù)】
      [0002]近年來,基于影像動(dòng)作之手勢(shì)辨識(shí)方法及其系統(tǒng)快速發(fā)展,尤其是游戲系統(tǒng)。其中,透過電腦分析使用者之動(dòng)作來執(zhí)行指令已成為未來最具可能性的互動(dòng)方法,如何讓使用者與電腦之間的互動(dòng)介面更友善是一項(xiàng)日漸重要的課題。然而,傳統(tǒng)的解決方案往往需要在使用者手指上配置一感應(yīng)器,此舉雖然可以增加偵測(cè)手部動(dòng)作的準(zhǔn)確性,但是亦增加使用者的負(fù)擔(dān)。另一較佳的方式為直接將使用者的手部視為一指令下達(dá)器具,以光學(xué)式紅外線感測(cè)處理的方式分析使用者的手部移動(dòng)方式來輸入指令,控制電腦的作業(yè)系統(tǒng)或是周邊裝置。但是,此種傳統(tǒng)的光學(xué)影像分析方法過于復(fù)雜且不夠穩(wěn)定。
      [0003]因此,如何讓使用者可以徒手手勢(shì)與電腦操作介面進(jìn)行互動(dòng),是一項(xiàng)亟待解決的問題。

      【發(fā)明內(nèi)容】

      [0004]有鑒于上述問題,本發(fā)明提供一種體感偵測(cè)方法,在影像當(dāng)中辨識(shí)出候選的指尖邊緣線并計(jì)算出最佳手指方向及最佳手指長(zhǎng)度,以辨識(shí)出人體的手部特征,便于使用者可以徒手手勢(shì)與電腦操作介面進(jìn)行互動(dòng)。
      [0005]本發(fā)明的一目的在于提供一種體感偵測(cè)方法,用于辨識(shí)人體的至少一手部特征,其特征在于:包括下列步驟:辨識(shí)出多個(gè)圖像區(qū)塊的每個(gè)圖像區(qū)塊內(nèi)的所有的候選的指尖邊緣線;從每一該候選的指尖邊緣線計(jì)算出至少一手指邊緣方向;比較每一手指邊緣方向與從該圖像區(qū)塊中獲得的一手指方向估計(jì)值,將與該手指方向估計(jì)值最接近的該至少一手指邊緣方向儲(chǔ)存作為一最佳手指方向,并將與該手指方向估計(jì)值最接近的該至少一手指邊緣方向?qū)?yīng)的一手指長(zhǎng)度估計(jì)值儲(chǔ)存作為一最佳手指長(zhǎng)度;依據(jù)該最佳手指方向及該最佳手指長(zhǎng)度,在該些圖像區(qū)塊中判斷至少一候選的手指邊緣線;計(jì)算出該候選的指尖邊緣線上,具有到該候選的指尖邊緣線的兩端點(diǎn)連線的距離最大值的一點(diǎn),并將此點(diǎn)作為一指尖頂點(diǎn);及取得通過該指尖頂點(diǎn)、與該候選的指尖邊緣線的兩端點(diǎn)的連線垂直的一垂線,并將之作為一手指中線。
      [0006]依據(jù)本發(fā)明之一實(shí)施態(tài)樣,其特征在于:辨識(shí)出多個(gè)圖像區(qū)塊的每個(gè)圖像區(qū)塊內(nèi)的所有的候選的指尖邊緣線的步驟更包括下列步驟:在該些圖像區(qū)塊之每個(gè)圖像區(qū)塊中,辨識(shí)出所有的單向彎曲的曲線:及在該些單向彎曲的曲線中,辨識(shí)出弧度對(duì)應(yīng)圓心角接近一預(yù)定值的至少一曲線,作為該候選的指尖邊緣線。
      [0007]依據(jù)本發(fā)明之一實(shí)施態(tài)樣,其特征在于:該預(yù)定值為31/2。
      [0008]依據(jù)本發(fā)明之一實(shí)施態(tài)樣,其特征在于:從每一該候選的指尖邊緣線計(jì)算出至少一手指邊緣方向的步驟更包括下列步驟:從該候選的指尖邊緣線的兩端點(diǎn),將該手指長(zhǎng)度估計(jì)值與從該圖像區(qū)塊中獲得的一手指方向估計(jì)值帶入一預(yù)定方程式,以在該圖像區(qū)塊中找出對(duì)應(yīng)的多個(gè)像素點(diǎn);及從該些像素點(diǎn)的梯度方向的平均值計(jì)算出該至少一手指邊緣方向。
      [0009]依據(jù)本發(fā)明之一實(shí)施態(tài)樣,其特征在于:該預(yù)定方程式為:
      [0010]tan (Dfinger) = (y-yn) / (χ-χη);
      [0011]其中X e {xn, — , xn+LmaxX cos (Dfinger)}, y e {yn, — , yn+LmaxX sin (Dfinger)},n e {I, 2}, Dfinger代表該候選的指尖邊緣線的一端點(diǎn)的一預(yù)定切線方向,Lmax代表一預(yù)定手指最大長(zhǎng)度,且滿足下列關(guān)系:
      [001 2] Lmax=Westimate X ΠΙΒΧ (Rl7w),
      [0013]Westimate代表該候選的指尖邊緣線的兩端點(diǎn)之間的距離,max(Rl7w)為一預(yù)定值,代表指長(zhǎng)與指寬比值的最大值,指尖邊緣線的兩端點(diǎn)的座標(biāo)為(Xn,yn)(ne {1,2})。
      【附圖說明】
      [0014]圖1顯示一體感偵測(cè)裝置,用于辨識(shí)人體或動(dòng)物的至少一外觀特征。
      [0015]圖2顯示一體感偵測(cè)裝置使用的一時(shí)脈示意圖。
      [0016]圖3顯示依據(jù)本發(fā)明之一實(shí)施例的體感偵測(cè)方法在一影像中辨識(shí)出人體的至少一手部特征的示意圖。
      [0017]圖4顯示一指尖邊緣線的示意圖。
      [0018]圖5依據(jù)本發(fā)明之另一實(shí)施例的體感偵測(cè)方法在一影像中辨識(shí)出人體的至少一手部特征的示意圖。
      [0019]圖6顯示依據(jù)本發(fā)明之一實(shí)施例的體感偵測(cè)方法的一流程圖。
      [0020]圖7顯示本發(fā)明之一實(shí)施例的體感偵測(cè)方法的一選用流程圖。
      [0021]圖8顯示本發(fā)明之一實(shí)施例的體感偵測(cè)方法的另一選用流程圖。
      [0022]圖9顯示依據(jù)本發(fā)明之另一實(shí)施例的體感偵測(cè)方法的一流程圖。
      [0023]圖10顯示本發(fā)明之一實(shí)施例的體感偵測(cè)方法的另一選用流程圖。
      【具體實(shí)施方式】
      [0024]為進(jìn)一步說明各實(shí)施例,本發(fā)明乃提供有圖式。此些圖式乃為本發(fā)明揭露內(nèi)容之一部分,其主要系用以說明實(shí)施例,并可配合說明書之相關(guān)描述來解釋實(shí)施例的運(yùn)作原理。配合參考這些內(nèi)容,本領(lǐng)域具有通常知識(shí)者應(yīng)能理解其他可能的實(shí)施方式以及本發(fā)明之優(yōu)點(diǎn)。圖中的元件并未按比例繪制,而類似的元件符號(hào)通常用來表示類似的元件。
      [0025]首先請(qǐng)參考圖1,其顯示一體感偵測(cè)裝置,用于辨識(shí)人體或動(dòng)物的至少一外觀特征。如圖中所示,體感偵測(cè)裝置I包括一鏡頭模組11、一影像傳感單元12旁設(shè)于鏡頭模組
      11、一光源供應(yīng)單元13、一影像處理單元14及一體感辨識(shí)模組15。
      [0026]鏡頭模組11包括多個(gè)鏡片,透過此些鏡片的光學(xué)特性,改變從一入光口射入的光線的路徑,從而在影像傳感單元12上形成一影像。
      [0027]在本實(shí)施例中,影像傳感單元12示例為一 CMOS傳感器,光源供應(yīng)單元13示范性地為面射型紅外光源,然而本發(fā)明并不限于此,在其他實(shí)施例中,影像傳感單元可為其他型態(tài)的傳感器,如=CCD傳感器,光源供應(yīng)單元可選用室內(nèi)燈、包括紅色、綠色、藍(lán)色光源的RGB燈或其他型態(tài)的光源供應(yīng)單元。
      [0028]影像處理單元14控制光源供應(yīng)單元13及影像傳感單元12的作動(dòng),使光源供應(yīng)單元13提供一光源,影像傳感單元12感測(cè)一影像。詳細(xì)地說,光源供應(yīng)單元13是被影像處理單元14控制以每點(diǎn)亮η幀就熄滅一幀的方式明滅,影像傳感單元12是被影像處理單元14控制以周期性一幀一幀地方式感測(cè)該影像,在光源供應(yīng)單元13點(diǎn)亮?xí)r感測(cè)到每一幀影像之后,影像處理單元14作動(dòng)以對(duì)該幀影像進(jìn)行影像處理。
      [0029]在此請(qǐng)一并參考圖2的時(shí)脈示意圖,其給出影像傳感單元12、光源供應(yīng)單元13及影像處理單元14工作時(shí)脈的一示范例,以便說明本實(shí)施例。舉例來說,由圖2中可以看出,示范例里的光源供應(yīng)單元13是每點(diǎn)亮四幀就熄滅一幀的方式明滅,對(duì)于每一幀,影像傳感單元12都感測(cè)到該影像并送出該影像給影像處理單元14。因此,影像處理單元14會(huì)接收到光源供應(yīng)單元13沒有點(diǎn)亮?xí)r感測(cè)到的一幀影像和之后光源供應(yīng)單元13連續(xù)點(diǎn)亮?xí)r感測(cè)到的四幀影像。當(dāng)影像處理單元14接收到這光源供應(yīng)單元13連續(xù)點(diǎn)亮?xí)r感測(cè)到的四幀影像的每一幀影像之后,會(huì)依據(jù)光源供應(yīng)單元13熄滅時(shí)由影像傳感單元12感測(cè)到的該幀影像,弱化其他光源供應(yīng)單元13點(diǎn)亮?xí)r感測(cè)到的其他幀影像的背景干擾,以提升其他幀影像的反差,再將其他幀影像輸出至體感辨識(shí)模組15。體感辨識(shí)模組15接收到影像處理單元14的輸出之后,可執(zhí)行一體感偵測(cè)方法,以辨識(shí)出人體或動(dòng)物的至少一外觀特征。
      [0030]經(jīng)由影像處理單元14分別控制光源供應(yīng)單元13與影像傳感單元12使其間的作動(dòng)得以互相配合,獲得光源供應(yīng)單元13熄滅時(shí)的影像與光源供應(yīng)單元13點(diǎn)亮?xí)r的影像,從而藉由光源供應(yīng)單元13熄滅時(shí)的影像弱化光源供應(yīng)單元13點(diǎn)亮?xí)r的影像中的背景光干擾,強(qiáng)化光源供應(yīng)單元13點(diǎn)亮?xí)r的影像的反差,使前景物件圖像越趨明顯。在其他實(shí)施例中,影像處理單元14可進(jìn)一步控制光源供應(yīng)單元13的明暗、光譜、色溫,以優(yōu)化各性質(zhì)的反差,為物件辨識(shí)提供優(yōu)質(zhì)的圖像。
      [0031]在其他實(shí)施例中,若影像傳感單元以90fps的幀率操作,建議光源供應(yīng)單元是每點(diǎn)亮四幀就熄滅一幀的方式明滅,報(bào)點(diǎn)率是72 ;若影像傳感單元以60fps的幀率操作,建議光源供應(yīng)單元是每點(diǎn)亮九幀就熄滅一幀的方式明滅,報(bào)點(diǎn)率是54。另一方面,當(dāng)選用的光源種類是RGB燈,可適應(yīng)室內(nèi)、室外、陰天、投射燈等環(huán)境,此時(shí)的控制方式為使用光源供應(yīng)單元熄滅時(shí)的影像用以分析紅外光、紅光、綠光和藍(lán)光較弱的光譜,使用較弱光譜的燈座為增強(qiáng)反差的照明。
      [0032]體感辨識(shí)模組15可以藉由亮度、顏色、光普等性質(zhì)提取物件圖像的反差,分析反差的邊緣線過濾出與辨識(shí)的物件。關(guān)于體感辨識(shí)模組15執(zhí)行的體感偵測(cè)方法,請(qǐng)參考后續(xù)說明。
      [0033]請(qǐng)參考圖3及圖6,其中圖3顯示依據(jù)本發(fā)明之一實(shí)施例的體感偵測(cè)方法在一影像中辨識(shí)出人體的至少一手部特征的示意圖,圖6顯示依據(jù)本發(fā)明之一實(shí)施例的體感偵測(cè)方法的一流程圖。如圖中所示,首先,可選擇性地對(duì)于一幀幀的影像,可經(jīng)一連串包括影像轉(zhuǎn)換,如從RGB圖像轉(zhuǎn)換為256灰階圖、高斯卷積模糊處理去除毛刺、亮點(diǎn)等噪訊的影像處理步驟成為多個(gè)圖像區(qū)塊。接著,在多個(gè)圖像區(qū)塊中辨識(shí)出每個(gè)圖像區(qū)塊內(nèi)的所有的候選的指尖邊緣線(步驟S100)。另請(qǐng)參考圖7,其中更細(xì)致地顯示本發(fā)明之一實(shí)施例的體感偵測(cè)方法的一選用流程圖。如圖7中所示,為了辨識(shí)出候選的指尖邊緣線,先是在圖像區(qū)塊之每個(gè)圖像區(qū)塊中,辨識(shí)出所有的單向彎曲的曲線(步驟S110)。接著,在此些單向彎曲的曲線中,辨識(shí)出弧度對(duì)應(yīng)圓心角接近一預(yù)定值的至少一曲線,作為候選的指尖邊緣線(步驟S120)。
      [0034]另請(qǐng)參考圖8,其中更細(xì)致地顯示本發(fā)明之一實(shí)施例的體感偵測(cè)方法的另一選用流程圖。關(guān)于在圖像區(qū)塊之每個(gè)圖像區(qū)塊中,辨識(shí)出所有的單向彎曲的曲線之進(jìn)行,在此可以依據(jù)圖8的流程。在步驟Slll中,計(jì)算圖像區(qū)塊中的每個(gè)像點(diǎn)的梯度值及梯度方向。舉例來說,可以透過對(duì)圖像區(qū)塊進(jìn)行水平方向以及垂直方向上Sobel卷積處理演算找出圖像區(qū)塊中每一個(gè)像點(diǎn)的梯度值及梯度方向,接著再用過兩個(gè)正交梯度算出每個(gè)像點(diǎn)在歐式平面上的梯度值及梯度方向。接著,在步驟S112中,以坎尼(Canny)邊緣檢測(cè)運(yùn)算元提取出圖像區(qū)塊中的多個(gè)圖像邊緣,此些圖像邊緣較佳是對(duì)比度較為明顯的邊緣線。接著,在步驟S113中,結(jié)合圖像邊緣及邊元上連續(xù)像素點(diǎn)之間梯度方向的關(guān)系,對(duì)該些圖像邊緣之每個(gè)逐一判斷,當(dāng)一圖像邊緣中的任意連續(xù)三點(diǎn)的梯度方向滿足梯度方向漸大或漸小的變化關(guān)系時(shí),將該圖像邊緣辯識(shí)為一單向彎曲的曲線。
      [0035]本體感偵測(cè)方法是依據(jù)對(duì)人體特征的觀察而設(shè)計(jì),因此可辨識(shí)貼合人體的實(shí)際特征,而有較好的
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