使用在扩展的景深内提取的三维信息进行的基于姿态的控制

    公开(公告)号:CN102047203B

    公开(公告)日:2016-08-17

    申请号:CN200980120542.X

    申请日:2009-04-02

    IPC分类号: G06F3/01 G06F3/033

    摘要: 描述了使用在扩展的景深内提取的三维信息进行基于姿态的控制的系统和方法。该系统包括与至少一个处理器耦合的多个光学检测器。该多个光学检测器对身体成像。该多个光学检测器中的至少两个光学检测器包括波前编码相机。该处理器自动检测身体的姿态,其中该姿态包括身体的瞬时状态。该检测包括仅聚集一瞬间的该姿态的姿态数据并且在对该姿态的检测中排除对背景数据的使用。该姿态数据包括身体相对于作为空间中的绝对位置和取向的中性位置的焦点分辨位置数据,其中该位置数据是三维信息。该处理器将该姿态翻译成姿态信号,并使用该姿态信号来控制与该处理器耦合的部件。

    一种采用动作切分的手势识别系统和方法

    公开(公告)号:CN105809144A

    公开(公告)日:2016-07-27

    申请号:CN201610177623.5

    申请日:2016-03-24

    IPC分类号: G06K9/00 G06F3/01

    摘要: 本发明请求保护一种采用动作切分的手势识别系统和方法,涉及机器视觉和人机交互领域,所述方法包括以下步骤:首先检测头部运动,并计算头部姿态变化;然后根据姿态估计信息发送切分信号并判断手势切分始末点,若信号表示主动手势动作切分则在此手势执行的时间间隔内捕捉手势视频帧序列,并对手势帧图像进行预处理和特征提取;若信号表示自动手势动作切分则实时采集视频帧序列并通过分析相邻手势间的运动变化规律自动分析切分点,进行动作切分,再由切分得到的有效元手势序列提取视觉无关特征,并经过具有消除时空差异的手势识别算法得到类型结果。本发明大大减少了连续手势的冗余信息和识别算法的计算开销,提高了手势识别的准确性和实时性。

    一种基于深度数据的手部全局姿态检测方法

    公开(公告)号:CN105759967A

    公开(公告)日:2016-07-13

    申请号:CN201610093720.6

    申请日:2016-02-19

    IPC分类号: G06F3/01 G06K9/00

    CPC分类号: G06F3/017 G06K9/00355

    摘要: 本发明公开了一种基于深度数据的手部全局姿态检测方法,它包括以下子步骤:S1:手指三维方向检测:将手部深度数据作为输入,检测出手掌中心到手指的大致方向,同时通过计算点云中心作为手掌中心,得到当前的三维平移;S2:手掌三维方向检测:通过拟合平面得到手掌的三维法向量;S3:手掌全局姿态表示:手掌全局姿态表现为手掌的三维平移和手掌的三维旋转,三维旋转通过手指方向的旋转和手掌法向量的旋转相组合得到。本发明在手部深度数据的基础上,计了一套简单有效的方法,采用三个步骤实现手部全局姿态的检测,结构清晰明了,算法整体简单,执行效率高,具有较好的实用性。

    用于自然人机交互的多姿态指尖跟踪方法

    公开(公告)号:CN105739702A

    公开(公告)日:2016-07-06

    申请号:CN201610070474.2

    申请日:2016-01-29

    IPC分类号: G06F3/01 G06K9/00

    摘要: 本发明公开了一种用于自然人机交互的多姿态指尖跟踪方法,包括以下步骤:S1:采用Kinect2获取RGBD数据,包括深度信息和彩色信息;S2:对手部区域进行检测:通过颜色空间的转换,把色彩转换到对亮度反应不明显的空间进而检测肤色区域,然后通过人脸检测算法检测出人脸,从而排除人脸区域得到手部区域,并求出手部的中心点;S3:通过深度信息,并且结合HOG特征与SVM分类器对特定手势进行识别、检测;S4:通过前几帧指尖的位置,再结合手部识别出来的区域进行一个当前跟踪窗口的预测,然后通过基于深度的指尖检测和基于形态的指尖检测两种模式对指尖进行检测、跟踪。本发明主要处理运动下的、各种姿态下的单一指尖的检测与跟踪,并且需要保证较高的精度和较好的实时性。

    基于视频的空中签名认证方法

    公开(公告)号:CN105718918A

    公开(公告)日:2016-06-29

    申请号:CN201610059700.7

    申请日:2016-01-28

    IPC分类号: G06K9/00

    CPC分类号: G06K9/00154 G06K9/00355

    摘要: 本发明提供一种基于视频的空中签名认证方法,该方法对需认证的签名和注册的签名进行特征提取,分别得到需认证签名的轨迹特征和注册签名的轨迹特征;再对需认证签名的轨迹特征和注册签名的轨迹特征进行匹配来实现签名的认证。本发明基于视频的空中签名认证方法可有效提高签名的识别精度,从而提高签名认证的准确率和有效性。

    基于级联卷积神经网络的第一视角空中手写和空中交互方法

    公开(公告)号:CN105718878A

    公开(公告)日:2016-06-29

    申请号:CN201610033798.9

    申请日:2016-01-19

    IPC分类号: G06K9/00 G06N3/08

    CPC分类号: G06K9/00355 G06N3/084

    摘要: 本发明公开了一种基于级联卷积神经网络的第一视角空中手写和空中交互方法,包括下述步骤:S1、获取训练数据;S2、设计一个深度卷积神经网络用于手部检测;S3、设计一个深度卷积神经网络用于手势分类和指尖检测;S4、将一级网络和二级网络级联,通过一级网络输出的前景外接矩形切割出感兴趣区域从而获得包含手部的前景区域,然后将前景区域作为第二级卷积网络的输入进行指尖检测和手势识别;S5、判断手势类别,若为单指手势,则输出其指尖坐标并进行时序平滑和点间插值;S6、利用连续多帧的指尖采样坐标进行文字识别。本发明提供了一种完整的空中手写和空中交互算法,实现准确鲁棒的指尖检测和手势分类从而实现第一视角空中手写和空中交互。

    一种手势识别控制电路及控制方法

    公开(公告)号:CN105677038A

    公开(公告)日:2016-06-15

    申请号:CN201610081315.2

    申请日:2016-02-04

    申请人: 五邑大学

    发明人: 周党培

    IPC分类号: G06F3/01 G06K9/00

    CPC分类号: G06F3/017 G06K9/00355

    摘要: 本发明公开了一种手势识别控制电路及控制方法,包括用于识别手势的手势传感器和用于调节占空比并根据占空比生成PWM信号的PWM信号产生模块,所述手势传感器与PWM信号产生模块连接,所述PWM信号产生模块设置有用于与电器设备连接的PWM信号输出端。本发明采用红外发光二极管和红外接收三极管构成传感器采集手势变化信号,经单片机程序识别手势方向,调节PWM信号的占空比,通过控制占空比实现对电器设备的控制,不但材料和生产成本极低,而且程序算法简单,因此可以广泛普及,具有广阔的市场空间。