基于预定区域和连通路径识别手部区域的方法及装置制造方法及图纸

技术编号:18050474 阅读:31 留言:0更新日期:2018-05-26 08:20
本发明专利技术提供一种基于预定区域和连通路径识别手部区域的方法及装置,所述方法包括:分别将待识别的手部区域中的像素的颜色值与第二预定区域的颜色值进行比对以得到相似度值,其中所述第二预定区域与所述待识别的手部区域不重合;分别确定所述待识别的手部区域中的像素到种子区域的最短路径以及所述最短路径上的像素颜色变化的平稳度值,其中所述种子区域位于所述待识别的手部区域内;根据所述像素与所述种子区域的距离、所述相似度值和所述平稳度值确定所述像素是手部区域内像素的概率值;根据所述概率值确定手部区域。

【技术实现步骤摘要】
基于预定区域和连通路径识别手部区域的方法及装置
本专利技术涉及图像识别领域,具体涉及一种基于预定区域和连通路径识别手部区域的方法及装置。
技术介绍
随着软硬件相关科技的快速发展,腕式智能装置,如智能手表,智能手环等的集成度越来越高,功能越来越丰富,很大比例的手机功能可以通过智能手表,智能手环实现,大大简化用户接收和传递信息的方法。但和传统智能手机比较,腕式智能装置受限于小尺寸显示屏幕,一方面,使用者在使用时无法很好地利用触屏或者按键完成相关功能的操作,易造成误操作,另一方面,当智能手表佩戴在一只手上时,要对其进行操作,除了唤醒,休眠等简单操作不需要另一只手操作外,其余的较为复杂的操作都有另一只手完成,无法使用单手独立对智能手表进行操作,因此,智能手表在内容显示和操作上仍存在很大的缺陷。针对上述问题,目前有一些产品提供了基于用户手部姿势的控制方式,用户可以通过佩戴手表的手指活动来控制设备,其原理是利用手表上设置的摄像装置采集手部图像,处理器根据图像的变化确定控制内容。此类方案需要从图像中准确地识别出用户的手部区域或轮廓,即需要剔除背景和其他噪声,只根据手部区域的变化确定控制内容。现有的图像识别方案通常是根据目标物体的形状特征,根据预设的特征参数,利用机器学习模型等手段从图像中识别出目标物体。但是这种识别方式抵抗背景干扰的能力较差,例如用户所处环境背景十分复杂时,根据形状特征很可能出现误判,由此可见现有的图像识别方案准确性较差。
技术实现思路
本专利技术要解决的是现有的图像识别方案准确性较差的问题。有鉴于此,本专利技术提供一种基于预定区域和连通路径识别手部区域的方法,包括:分别将待识别的手部区域中的像素的颜色值与第二预定区域的颜色值进行比对以得到相似度值,其中所述第二预定区域与所述待识别的手部区域不重合;分别确定所述待识别的手部区域中的像素到种子区域的最短路径以及所述最短路径上的像素颜色变化的平稳度值,其中所述种子区域位于所述待识别的手部区域内;根据所述像素与所述种子区域的距离、所述相似度值和所述平稳度值确定所述像素是手部区域内像素的概率值;根据所述概率值确定手部区域。优选地,在所述分别将待识别的手部区域中的像素的颜色值与种子区域的颜色值进行比对以得到相似度值的步骤和所述分别确定所述待识别的手部区域中的像素到所述种子区域的最短路径以及所述最短路径上的像素颜色变化的平稳度值的步骤之前,还包括:在图像中确定待识别的手部区域;从所述待识别的手部区域中剔除所述种子区域。优选地,所述根据所述像素与所述种子区域的距离、所述相似度值和所述平稳度值确定所述像素是手部区域内像素的概率值,包括:确定所述像素与所述种子区域的欧几里得距离值L;根据L、所述相似度值和所述平稳度值确定所述像素是手部区域内像素的概率值,其中所述概率值与所述平稳度值呈正相关关系,所述概率值与L、所述相似度值呈负相关关系。优选地,所述根据L、所述相似度值和所述平稳度值确定所述像素是手部区域内像素的概率值,包括:分别确定所述相似度值和所述平稳度值所对应的权值;根据所述相似度值和相应的权值的乘积、所述平稳度值和相应的权值的乘积以及所述距离L确定所述概率值。优选地,所述手部区域是利用主动轮廓线模型确定的,所述概率值作为所述主动轮廓线模型的输入值,所述主动轮廓线模型根据所述概率值、预定拉力参数、预定引力参数和预定初始轮廓得到手部区域。优选地,所述相似度和所述平稳度是根据RGB、HSV以及YCrCb空间下的颜色值的相似性指标信息的总和确定的。相应地,本专利技术还提供一种基于预定区域和连通路径识别手部区域的装置,包括:相似度确定单元,用于分别将待识别的手部区域中的像素的颜色值与第二预定区域的颜色值进行比对以得到相似度值,其中所述第二预定区域与所述待识别的手部区域不重合;平稳度确定单元,用于分别确定所述待识别的手部区域中的像素到种子区域的最短路径以及所述最短路径上的像素颜色变化的平稳度值,其中所述种子区域位于所述待识别的手部区域内;判定单元,用于根据所述像素与所述种子区域的距离、所述相似度值和所述平稳度值确定所述像素是手部区域内像素的概率值;确定单元,用于根据所述概率值确定手部区域。优选地,还包括:识别单元,用于在所述相似度确定单元和所述平稳度确定单元进行处理之前,在图像中确定待识别的手部区域;剔除单元,用于从所述待识别的手部区域中剔除所述种子区域。优选地,所述判定单元包括:距离计算单元,用于确定所述像素与所述种子区域的欧几里得距离值L;概率确定单元,用于根据L、所述相似度值和所述平稳度值确定所述像素是手部区域内像素的概率值,其中所述概率值与所述平稳度值呈正相关关系,所述概率值与L、所述相似度值呈负相关关系。优选地,所述概率确定单元包括:权值确定单元,用于分别确定所述相似度值和所述平稳度值所对应的权值;概率计算单元,用于根据所述相似度值和相应的权值的乘积、所述平稳度值和相应的权值的乘积以及所述距离L确定所述概率值。根据本专利技术实施例提供的基于预定区域和连通路径识别手部区域的方法及装置,通过将待识别的手部图像中的像素的颜色值与各个位置上的像素颜色进行比对,来确定图像中的各个像素是手部区域内的像素的概率值,进而根据该概率值以及各个像素与预定区域的距离来确定手部区域,相比于现有的根据形状特征确定手部区域的方案,本专利技术实施例具备更高的准确性。并且本方案根据待识别的像素与预定区域的颜色值相似度、连通路径上的像素的颜色变化平稳度以及与种子区域的距离这三个数值来综合确定上述概率值,使得本方案具备较强的抗干扰能力。附图说明为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为一种可穿戴设备的结构示意图;图2为图1所示设备拍摄的图像;图3是对图2进行去色处理后的图像;图4为本专利技术实施例提供的基于预定区域和连通路径识别手部区域的方法的流程图;图5为本专利技术实施例提供的基于预定区域和连通路径识别手部区域的装置的结构图。具体实施方式下面将结合附图对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本专利技术一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本专利技术保护的范围。此外,下面所描述的本专利技术不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。本专利技术实施例提供了一种基于预定区域和连通路径识别手部区域的方法,该方法所处理的图像是由具有摄像装置的可穿戴设备拍摄的图像,该设备如图1所示,其中摄像装置01沿佩戴者手腕向手心方向采集佩戴者手部图像。其采集到的图像如图2所示,佩戴者的手掌在图像中的整体位置是比较固定的,只是手指区域在一个固定的范围内会随着用户的运动发生变化。如图3所示,本实施例提供的方法包括如下步骤:S1,分别将待识别的手部区域中的像素的颜色值与第二预定区域的颜色值进行比对以得到相似度值,其中所述第二预定区域与所述待识别的手部区域不重合;S2,分别确定所述待识别的手部区域中的像素本文档来自技高网...
基于预定区域和连通路径识别手部区域的方法及装置

【技术保护点】
一种基于预定区域和连通路径识别手部区域的方法,其特征在于,包括:分别将待识别的手部区域中的像素的颜色值与第二预定区域的颜色值进行比对以得到相似度值,其中所述第二预定区域与所述待识别的手部区域不重合;分别确定所述待识别的手部区域中的像素到种子区域的最短路径以及所述最短路径上的像素颜色变化的平稳度值,其中所述种子区域位于所述待识别的手部区域内;根据所述像素与所述种子区域的距离、所述相似度值和所述平稳度值确定所述像素是手部区域内像素的概率值;根据所述概率值确定手部区域。

【技术特征摘要】
1.一种基于预定区域和连通路径识别手部区域的方法,其特征在于,包括:分别将待识别的手部区域中的像素的颜色值与第二预定区域的颜色值进行比对以得到相似度值,其中所述第二预定区域与所述待识别的手部区域不重合;分别确定所述待识别的手部区域中的像素到种子区域的最短路径以及所述最短路径上的像素颜色变化的平稳度值,其中所述种子区域位于所述待识别的手部区域内;根据所述像素与所述种子区域的距离、所述相似度值和所述平稳度值确定所述像素是手部区域内像素的概率值;根据所述概率值确定手部区域。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在分别将待识别的手部区域中的像素的颜色值与第二预定区域的颜色值进行比对以得到相似度值的步骤和所述分别确定所述待识别的手部区域中的像素到种子区域的最短路径以及所述最短路径上的像素颜色变化的平稳度值的步骤之前,还包括:在图像中确定待识别的手部区域;从所述待识别的手部区域中剔除所述种子区域。3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述根据所述像素与所述种子区域的距离、所述相似度值和所述平稳度值确定所述像素是手部区域内像素的概率值,包括:确定所述像素与所述种子区域的欧几里得距离值L;根据L、所述相似度值和所述平稳度值确定所述像素是手部区域内像素的概率值,其中所述概率值与所述平稳度值呈正相关关系,所述概率值与L、所述相似度值呈负相关关系。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据L、所述相似度值和所述平稳度值确定所述像素是手部区域内像素的概率值,包括:分别确定所述相似度值和所述平稳度值所对应的权值;根据所述相似度值和相应的权值的乘积、所述平稳度值和相应的权值的乘积以及所述距离L确定所述概率值。5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法,其特征在于,所述手部区域是利用主动轮廓线模型确定的,所述概率值作为所述主动轮廓线...

【专利技术属性】
技术研发人员:张霄
申请(专利权)人:北京体基科技有限公司
类型:发明
国别省市:北京,11

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