一种手型识别的初始化方法和装置以及虚拟现实终端制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种手型识别的初始化方法和装置以及虚拟现实终端，属于人机交互技术领域。该手型识别的初始化方法包括：获取静态手型图像；确定所述获取的静态手型图像分别与存储的多个静态手型图像样本的相似度；选择相似度最高的静态手型图像样本对应的手型作为跟踪的初始化状态手型。本发明专利技术的手型识别的初始化装置和方法以及虚拟现实终端，在图像分割和目标检测的基础上，结合静态手型识别，选择相似度最高的手型，实现目标跟踪的初始化，提高目标的准确度，降低跟踪的误差。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术实施例涉及人机交互
，尤其涉及一种手型识别的初始化方法和装置以及虚拟现实终端。
技术介绍
手势识别技术是人机交互的重要技术，由简单粗略的到复杂精细的，大致可以分为三个等级：二维手型识别、二维手势识别、三维手势识别。二维只是一个平面空间，可以用(X坐标，Y坐标)组成的坐标信息来表示一个物体在二维空间中的坐标位置，就像是一幅画出现在一面墙上的位置。三维则在此基础上增加了“深度”(Z坐标)的信息，这是二维所不包含的。二维手型识别，也可称为静态二维手势识别，识别的是手势中最简单的一类。这种技术在获取二维信息输入之后，可以识别多个静态的手势，比如握拳或者五指张开。例如，用户可以用多个手型来控制播放器，例如，用户将手掌举起来放到摄像头前，视频就开始播放了；再把手掌放到摄像头前，视频又暂停了。二维手势识别，比起二维手型识别来说稍难一些，但仍然基本不含深度信息，停留在二维的层面上。这种技术不仅可以识别手型，还可以识别一些简单的二维手势动作，比如对着摄像头挥挥手。二维手势识别拥有了动态的特征，可以追踪手势的运动，进而识别将手势和手部运动结合在一起的复杂动作。这样一来，就把手势识别的范围真正拓展到二维平面了，例如，不仅可以通过手势来控制计算机播放/暂停，还可以实现前进/后退/向上翻页/向下滚动这些需求二维坐标变更信息的复杂操作。三维手势识别技术，是基于三维层面的，三维手势识别与二维手势识别的最根本区别就在于，三维手势识别需要的输入是包含有深度的信息，这就使得三维手势识别在硬件和软件两方面都比二维手势识别要复杂得多。对于一般的简单操作，比如只是想在播放视频的时候暂停或者继续放映，二维手势也就足够了。但是对于一些复杂的人机交互，比如玩游戏或者应用在VR(虚拟现实)上，三维手势是必须的。在手势识别中，目标的跟踪很重要，目前目标跟踪初始化一般是手动完成，在配置文件中设置手型参考模型，当采集到手型图像后，将所述手型图像的手型与所述手型参考模型进行相似度比较，但是，在实现本专利技术的过程中，专利技术人发现现有对采集的手型图像进行图像分割的目标检测，存在误检和不够准确的问题，在此基础上与手动设置的手型参考模型进行比较时，将会扩大误差。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供一种手型识别的初始化方法和装置以及虚拟现实终端，用以解决现有技术中手型识别中误检和不够准确的问题。本专利技术实施例采用的技术方案如下：本专利技术的一实施例提供一种手型识别的初始化方法，包括：获取静态手型图像；确定所述获取的静态手型图像分别与存储的多个静态手型图像样本的相似度；选择相似度最高的静态手型图像样本对应的手型作为跟踪的初始化状态手型。较佳地，在所述获取静态手型图像之后，确定所述获取的静态手型图像分别与存储的多个静态手型图像样本的相似度之前，所述方法还包括：对所述获取的静态手型图像进行图像分割以得到多个分割区域；对所述多个分割区域进行目标提取以得到对应的手型；所述确定所述获取的静态手型图像分别与存储的多个静态手型图像样本的相似度具体包括：将所述提取的手型分别与每个所述存储的静态手型图像样本对应的手型进行相似比较以得到对应的相似度。较佳地，所述对所述获取的静态手型图像进行图像分割得到多个分割区域具体包括：将所述获取的静态手型图像分成若干个特定的、具有独特图像特征的所述多个分割区域。较佳地，所述对所述多个分割区域进行目标提取以得到对应的手型具体包括：在所述每个分割区域提取不同的图像特征以将所述图像特征与背景分割开来；将所述提取的图像特征合并得到相应的手型。较佳地，所述图像特征包括如下一种或多种：灰度、颜色、纹理和梯度。本专利技术的另一实施例提供一种手型识别的初始化装置，包括：图像获取单元，用于获取静态手型图像；处理单元，用于确定所述获取的静态手型图像分别与存储的多个静态手型图像样本的相似度；初始化单元，用于选择相似度最高的静态手型图像样本对应的手型作为跟踪的初始化状态手型。较佳地，所述处理单元具体用于：对所述获取的静态手型图像进行图像分割以得到多个分割区域；对所述多个分割区域进行目标提取以得到对应的手型；将所述提取的手型分别与每个所述存储的静态手型图像样本对应的手型进行相似比较以得到对应的相似度。较佳地，所述处理单元用于对所述获取的静态手型图像分别进行图像分割得到多个分割区域具体包括：所述处理单元用于将所述获取的静态手型图像分成若干个特定的、具有独特图像特征的所述多个分割区域。较佳地，所述处理单元用于对所述多个分割区域进行目标提取以得到对应的手型具体包括：所述处理单元用于在所述每个分割区域提取不同的图像特征以将所述图像特征与背景分割开来；将所述提取的图像特征合并得到相应的手型。较佳地，所述图像特征包括如下一种或多种：灰度、颜色、纹理和梯度。本专利技术的另一实施例提供一种虚拟现实终端，包括：硬件处理器，用于获取静态手型图像；确定所述获取的静态手型图像分别与存储的多个静态手型图像样本的相似度；选择相似度最高的静态手型图像样本对应的手型作为跟踪的初始化状态手型。较佳地，所述硬件处理器还用于：对所述获取的静态手型图像进行图像分割以得到多个分割区域；对所述多个分割区域进行目标提取以得到对应的手型；所述硬件处理器用于确定所述获取的静态手型图像分别与存储的多个静态手型图像样本的相似度具体包括：将所述提取的手型分别与每个所述存储的静态手型图像样本对应的手型进行相似比较以得到对应的相似度。较佳地，所述硬件处理器用于对所述获取的静态手型图像分别进行图像分割得到多个分割区域具体包括：所述硬件处理器用于将所述获取的静态手型图像分成若干个特定的、具有独特图像特征的所述多个分割区域。较佳地，所述硬件处理器用于对所述多个分割区域进行目标提取以得到对应的手型具体包括：所述硬件处理器用于在所述每个分割区域提取不同的图像特征以将所述图像特征与背景分割开来；将所述提取的图像特征合并得到相应的手型。较佳地，所述图像特征包括如下一种或多种：灰度、颜色、纹理和梯度。本专利技术实施例的技术方案具有以下优点：本专利技术实施例的手型识别的初始化装置和方法以及虚拟现实终端，确定所述获取的静态手型图像分别与存储的多个静态手型图像样本的相似度，由于选择相似度最高的静态手型图像样本对应的手型作为跟踪的初始化状态手型，所以相对于现有技术中比较采集到的手型图像和手动设置的初始化手型的相似度，本专利技术实施例中比较采集到的手型图像和初始化状态手型的相似度时，准确率高，因此可以实现目标跟踪的初始化自动设置，提高目标的准确度，降低跟踪的误差。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，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为本专利技术一实施例的一种手型识别的初始化方法的流程示意图；图2为本专利技术另一实施例的一种手型识别的初始化装置的结构示意图；图3为本专利技术另一实施例的一种虚拟现实终端的结构示意图；图4为本专利技术另一实施例的一种手型识别的初始化装置的结构示意图；图5为本专利技术另一实施例的一种手型识别的初始化方法的流程示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种手型识别的初始化方法，其特征在于，包括：获取静态手型图像；确定所述获取的静态手型图像分别与存储的多个静态手型图像样本的相似度；选择相似度最高的静态手型图像样本对应的手型作为跟踪的初始化状态手型。

【技术特征摘要】
1.一种手型识别的初始化方法，其特征在于，包括：获取静态手型图像；确定所述获取的静态手型图像分别与存储的多个静态手型图像样本的相似度；选择相似度最高的静态手型图像样本对应的手型作为跟踪的初始化状态手型。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取静态手型图像之后，确定所述获取的静态手型图像分别与存储的多个静态手型图像样本的相似度之前，所述方法还包括：对所述获取的静态手型图像进行图像分割以得到多个分割区域；对所述多个分割区域进行目标提取以得到对应的手型；所述确定所述获取的静态手型图像分别与存储的多个静态手型图像样本的相似度具体包括：将所述提取的手型分别与每个所述存储的静态手型图像样本对应的手型进行相似比较以得到对应的相似度。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述获取的静态手型图像进行图像分割得到多个分割区域具体包括：将所述获取的静态手型图像分成若干个特定的、具有独特图像特征的所述多个分割区域。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述多个分割区域进行目标提取以得到对应的手型具体包括：在所述每个分割区域提取不同的图像特征以将所述图像特征与背景分割开来；将所述提取的图像特征合并得到相应的手型。5.如权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述图像特征包括如下一种或多种：灰度、颜色、纹理和梯度。6.一种手型识别的初始化装置，其特征在于，包括：图像获取单元，用于获取静态手型图像；处理单元，用于确定所述获取的静态手型图像分别与存储的多个静态手型图像样本的相似度；初始化单元，用于选择相似度最高的静态手型图像样本对应的手型作为跟踪的初始化状态手型。7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述处理单元具体用于：对所述获取的静态手型图像进行图像分割以得到多个分割区域；对所述多个分割区域进行目标提取以得到对应的手型；将所述提取的手型分别与每个所述存储的静态手型图像样本对应的手型进行相似比较以得到对应的相似度。8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述处...

【专利技术属性】
技术研发人员：张超，
申请(专利权)人：乐视控股北京有限公司，乐视致新电子科技天津有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11