The invention discloses a fingertip detection method based on three-dimensional K curvature, which is divided into two steps. The point cloud data of RGB at first D sensors is filtered, and then the color region growing segmentation, and finally the skin color detection algorithm for point cloud data of the hand area. The second step: Based on the three-dimensional K curvature algorithm to extract fingertip. In obtaining the hand area, hand point cloud filtering to eliminate some discrete points, and then go to the point cloud data processing using K curvature algorithm to determine the candidate on the fingertips, fingertip candidate clustering, get a finger. By using the method of the invention, the finger tip can be detected in different positions, different backgrounds and different illumination environments in the case of several common gestures such as figures 1, 2, 4, 5, and so on. The distance error of the method and the actual finger tip of the invention is only about 5mm, and the method has good accuracy and robustness.
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于三维K曲率算法的指尖检测方法,属于机器视觉
技术介绍
随着计算机视觉的发展,基于视觉的指尖检测方法已成为人机交互领域的研究热点。在基于视觉的指尖检测,前人已经做了大量的研究工作,然而以前的许多算法只专注于提取二维的指尖并且在手指移动的情况下不能稳定的检测出指尖点。在传统的指尖检测过程中,最常见的方法就是对彩色图像进行肤色检测,但此方法则过于受到光照强度和类肤色背景的影响。随着2010年微软推出Kinect以及其他种类带有深度信息相机的普及,越来越多的研究者通过利用带有深度信息的摄像机对手势和指尖点进行研究。深度信息可以很有效的把场景划分为几个区域,并滤除掉一些区域,即使这些区域有一些相同的特征,如:颜色,轮廓,形状等。Kinect是一种结合RGB摄像头和深度摄像头的相机,它能够获取点云来模拟三维数据。这使得在未知的复杂环境中,人类活动和物体识别变得更加容易。三维手部识别和跟踪也得到了广泛的研究,并应用于不同领域,如:活动识别、手势识别、机器人控制、增强现实等。对于三维指尖点检测问题,国内外已经有不少专家学者在这方面做了研究。JahangirnagarUniv.,Dhaka等人利用Kinect的深度图像信息以及基于像素分类的方法进行指尖点检测,并对手势抓取和释放进行识别,平均识别率达到96.96%,但其并未对弯曲指尖点的检测进行研究。MarekVaneo,IvanMinarik等人通过基于Kinect深度信息和骨骼信息相结合,利用K曲率算法检测手指指尖点,平均识别率为93%,但其太依赖于骨骼节点,需要Kinect拍摄到整个人 ...
【技术保护点】
一种基于三维K曲率的指尖检测方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:步骤1:通过RGBD摄像装置采集包含人手的三维点云图像;步骤2:对点云图像进行直通滤波剔除部分非手部点云;步骤3:对滤波后的点云进行颜色区域增长;步骤4:肤色检测算法检测并提取手部区域;步骤5:利用三维K曲率算法在人手上检测出指尖点候选点;步骤6:聚类获取指尖点的个数并得到指尖点。
【技术特征摘要】
1.一种基于三维K曲率的指尖检测方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:步骤1:通过RGBD摄像装置采集包含人手的三维点云图像;步骤2:对点云图像进行直通滤波剔除部分非手部点云;步骤3:对滤波后的点云进行颜色区域增长;步骤4:肤色检测算法检测并提取手部区域;步骤5:利用三维K曲率算法在人手上检测出指尖点候选点;步骤6:聚类获取指尖点的个数并得到指尖点。2.根据权利要求1所述的一种基于三维K曲率的指尖检测方法,其特征在于:所述方法以三维点云图像为基础,首先对Kinect获取的点云数据进行滤波,然后基于颜色的区域增长对其分割,得到若干区域,然后用肤色检测的方法获取手部区域的点云数据,然后对手部的点云进行滤波以剔除一些空间离散点,再利用K曲率算法的思想去处理点云数据,即人手指尖点到一定距离的手部点的最大夹角小于一定阈值,然后通过确定一个阈值得到指尖候选点,对其指尖候选点聚类,最终得到指尖点...
【专利技术属性】
技术研发人员:高翔,胡浩敏,朱博,
申请(专利权)人:南京邮电大学,
类型:发明
国别省市:江苏;32
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