手势识别装置及识别方法制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种手势识别装置，包括：图像传感器，用于生成图像信息；预处理单元，用于对所述图像信息进行预处理并获取用户手中心位置和用户手面积；目标区域选择单元，用于根据所述用户手中心位置和用户手面积在经预处理的所述图像信息上形成包围用户手掌的矩形目标区域；采样线设定单元，用于根据所述用户手面积以相应间隔在所述矩形目标区域内添加多条水平的采样线；计算单元，用于计算所述矩形目标区域内每条采样线上手指段的数量；手势识别单元，根据每条采样线上手指段的数量识别手势。本发明专利技术只利用单摄像头的图像信息就完成了特定手势的识别，方案简便易行，且成本低廉。

Hand gesture recognition device and identification method

The invention discloses a gesture recognition device includes an image sensor that is used to generate the image information; preprocessing unit, used to preprocess the image information and access to user hand center and user area; a selection unit for the target area, according to the user's hand and hand in the center area of the user the image preprocessing is formed on the rectangular target area surrounded by a user's palm; sampling line setting unit, according to the sampling line of the user area corresponding to the interval in the rectangular target area more than one level; calculation unit for calculating the number of rectangles in the target area of each sampling line segment of the fingers gesture recognition; gesture recognition unit, according to the number of each line segment finger sampling. The invention only uses the image information of the single camera to complete the recognition of the specific gesture, and the proposal is simple and convenient, and the cost is low.

【技术实现步骤摘要】
手势识别装置及识别方法
本专利技术涉及人机交互
，特别涉及一种手势识别装置及识别方法。
技术介绍
手势控制是指用手势去控制计算机等电子设备，实现人机之间的交互。不同于日常工作生活中以鼠标、遥控器等设备为基础的控制方式，手势控制以人的手臂的移动作为控制要素，实现一种新型的人机交互方式。自从计算机面世以来，人机交互最初始的方式是通过以键盘为主的命令行界面的方式实现的。后来，鼠标的面世使得图形界面作为第二代人机交互方式大行其道，并且在当今的人机交互领域，尤其是在个人计算机的控制上，仍然占据着大部分市场。随着移动互联网的爆发增长，以触控技术为基础的智能手机等设备广泛应用于社会的各个角落，因此，触控技术也发展成为第三代人机交互技术。由之前三代人机交互技术的发展历程可以看出，人机交互的发展趋势在于人机交互的方式越来越趋向于人与人之间交互的方式，因此，第四代人机交互方式正是以多媒体技术为基础，语音识别，图像识别为具体手段，手势控制正是第四代人机交互方式的实现手段之一。手势控制的一个关键的技术在于如何提取特定的手势信息，以便于计算机利用手势信息实施相关动作实现人机交互。目前常用的手势识别方法包括：利用手环、指套等辅助装置进行手势识别，利用多摄像头进行立体空间识别的手势活动把持技术(Leapmotion)，或者利用机器学习算法对大量手势数据库进行训练学习。然而，在上述方法中采用辅助设备进行手势识别，穿戴辅助设备难免会影响用户体验；而采用多摄像头立体识别进行手势识别，需要配备多个高精度摄像头，成本较高，而且其中的非局部匹配算法也难以用硬件实现；机器学习算法需要建立庞大的数据库，而且对于硬件设备要求更高。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于克服现有技术的缺陷，提供一种能够方便获取图像中手势的识别装置及识别方法。为达成上述目的，本专利技术提供一种手势识别装置，包括：图像传感器，用于生成图像信息；预处理单元，用于获取用户手中心位置和用户手面积；目标区域选择单元，用于根据所述用户手中心位置和用户手面积确定包围用户手掌的矩形目标区域；采样线设定单元，用于根据所述用户手面积以相应间隔在所述矩形目标区域内添加多条水平的采样线；计算单元，用于计算所述矩形目标区域内每条采样线上手指段的数量；手势识别单元，根据每条采样线上手指段的数量识别手势。优选的，所述图像传感器为红外成像传感器，用于接收经反射的红外光并生成所述图像信息。所述预处理单元包括：图像预处理模块，用于对所述图像传感器生成的图像信息进行幂次变换；二值图像生成模块，其对经所述幂次变换的前后两帧图像的各像素点的灰度值分别作差并取其绝对值，当所述绝对值大于设定阈值时，将所述像素点的值设为1，否则设为0，以生成用1和0表示的二值图像；以及识别模块，根据所述二值图像中值为1的像素点的数量确定所述用户手面积、以及根据所述二值图像中值为1的各像素点的坐标的平均值确定所述用户手中心位置。优选的，所述目标区域选择单元以所述用户手中心位置为矩形下边缘的中点向上形成所述矩形目标区域。优选的，所述计算单元计算每条所述采样线上、长度在阈值范围内的亮线段的数量作为手指段的数量。优选的，所述手势识别单元判断是否连续多条采样线上手指段的数量相同为N，若是则判断当前图像信息中的手指数量为N，并根据手指数量相应识别手势；或者，所述手势识别单元对连续M帧图像的每一帧图像均判断是否有连续多条采样线上手指段的数量相同为N，若是则判断所述M帧图像的手指数量为N，并根据手指数量相应识别手势；其中N为大于等于1且小于等于5的正整数，M为大于等于2的正整数。本专利技术还提供一种图像手势识别方法，包括以下步骤：S1：生成图像信息；S2：获取用户手中心位置和用户手面积；S3：根据所述用户手中心位置和用户手面积确定包围用户手掌的矩形目标区域；S4：根据所述用户手面积以相应间隔在所述矩形目标区域内添加多条水平的采样线；S5：计算所述矩形目标区域内每条采样线上手指段的数量；以及S6：根据每条采样线上手指段的数量识别手势。优选的，所述步骤S1中通过接收经反射的红外光并生成所述图像信息；步骤S2包括：S21：对生成的图像信息进行幂次变换；S22:对经幂次变换的前后两帧图像的各像素点的灰度值分别作差并取其绝对值，当所述绝对值大于设定阈值时，将所述像素点的值设为1，否则设为0，以生成用1和0表示的二值图像；S23：根据所述二值图像中值为1的像素点的数量确定所述用户手面积、以及根据所述二值图像中值为1的各像素点的坐标的平均值确定所述用户手中心位置。优选的，步骤S3中以所述用户手中心位置为矩形下边缘的中点向上形成所述矩形目标区域。优选的，所述步骤S5中计算每条所述采样线上、长度在阈值范围内的亮线段的数量作为手指段的数量。优选的，步骤S6包括：判断是否连续N条采样线上手指段的数量相同，若是则判断当前图像信息中的手指数量为N，并根据手指数量相应识别手势；或者，对连续M帧图像的每一帧图像均判断是否有连续多条采样线上手指段的数量相同为N，若是则判断所述M帧图像的手指数量为N，并根据手指数量相应识别手势；其中N为大于等于1且小于等于5的正整数，M为大于等于2的正整数。相较于现有技术，本专利技术的有益效果在于只利用单一摄像头的图像信息，在图像目标区域内添加采样线，并通过识别采样线与手指相交情况就可以实现对于特定手势的识别，克服了现有技术中人机交互功能的设备过于复杂、算法难以实现的缺陷，更为方便也降低了成本。附图说明图1所示为本专利技术一实施例的手势识别装置的方块图；图2所示为本专利技术一实施例的目标区域和采样线的示意图；图3所示为本专利技术另一实施例的目标区域和采样线的示意图；图4所示为本专利技术一实施例的手势识别方法的流程图。具体实施方式为使本专利技术的内容更加清楚易懂，以下结合说明书附图，对本专利技术的内容作进一步说明。当然本专利技术并不局限于该具体实施例，本领域内的技术人员所熟知的一般替换也涵盖在本专利技术的保护范围内。如图1所示，本专利技术的手势识别装置包括图像传感器1、预处理单元2、目标区域选择单元3、采样线设定单元4、计算单元5和手势识别单元6。其中，图像传感器1用于撷取影像并生成图像信息，预处理单元2用于对图像信息进行预处理并获得用户手中心位置和用户手面积。本实施例中，图像传感器1为红外成像传感器，其接收由红外光源发出、经用户反射后的红外光并生成原始图像信息。其中红外成像传感器之前可设有滤光片，用于过滤除经反射的红外光之外的其他光线，仅使红外光到达红外成像传感器。预处理单元2与红外成像图像传感器相连，其包括图像预处理模块21、二值图像生成模块22和识别模块23。图像预处理模块21对红外成像传感器生成的原始图像信息进行幂次变换(伽马变换)的预处理，使图像中亮暗区域的对比度加大，从而形成经预处理的图像信息，如图2和图3所示，经预处理后用户的手部为亮区域。二值图像生成模块22首先对经幂次变换的前后两帧图像的各像素点的灰度值分别作差并取其绝对值，当绝对值大于设定阈值时，将该像素点的值设为1，否则设为0。由于红外成像传感器在一秒内可以拍摄几十甚至几百帧的图像，远远大于手势位置变化的速度，因此对于前后两帧经幂次变换的图像来说，手势位置的变化非常小，手的大部分是重合的，仅手边缘区域或手的轮廓所对应本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种手势识别装置，特征在于，包括：图像传感器，用于生成图像信息；预处理单元，用于对所述图像信息进行预处理并获取用户手中心位置和用户手面积；目标区域选择单元，用于根据所述用户手中心位置和用户手面积在经预处理的所述图像信息上形成包围用户手掌的矩形目标区域；采样线设定单元，用于根据所述用户手面积以相应间隔在所述矩形目标区域内添加多条水平的采样线；计算单元，用于计算所述矩形目标区域内每条采样线上手指段的数量；手势识别单元，根据每条采样线上手指段的数量识别手势。

【技术特征摘要】
1.一种手势识别装置，特征在于，包括：图像传感器，用于生成图像信息；预处理单元，用于对所述图像信息进行预处理并获取用户手中心位置和用户手面积；目标区域选择单元，用于根据所述用户手中心位置和用户手面积在经预处理的所述图像信息上形成包围用户手掌的矩形目标区域；采样线设定单元，用于根据所述用户手面积以相应间隔在所述矩形目标区域内添加多条水平的采样线；计算单元，用于计算所述矩形目标区域内每条采样线上手指段的数量；手势识别单元，根据每条采样线上手指段的数量识别手势。2.根据权利要求1所述的识别装置，其特征在于，所述图像传感器为红外成像传感器，用于接收经反射的红外光并生成所述图像信息；所述预处理单元包括：图像预处理模块，用于对所述图像传感器生成的图像信息进行幂次变换的预处理；二值图像生成模块，其对经所述幂次变换的前后两帧图像的各像素点的灰度值分别作差并取其绝对值，当所述绝对值大于设定阈值时，将所述像素点的值设为1，否则，设为0，以生成用1和0表示的二值图像；以及识别模块，根据所述二值图像中值为1的像素点的数量确定所述用户手面积、以及根据所述二值图像中值为1的各像素点的坐标的平均值确定所述用户手中心位置。3.根据权利要求1或2所述的识别装置，其特征在于，所述目标区域选择单元以所述用户手中心位置为矩形下边缘的中点向上形成所述矩形目标区域。4.根据权利要求1所述的识别装置，其特征在于，所述计算单元计算每条所述采样线上、长度在阈值范围内的亮线段的数量作为手指段的数量。5.根据权利要求4所述的识别装置，其特征在于，所述手势识别单元判断是否连续多条采样线上手指段的数量相同为N，若是则判断当前图像信息中的手指数量为N，并根据手指数量相应识别手势；或者，所述手势识别单元对连续M帧图像的每一帧图像均判断是否有连续多条采样线上手指段的数量相同为N，若是则判断所述M帧图像的手指数量为N，并根据手指数量相...

【专利技术属性】
技术研发人员：史汉臣，李林，张远，张小亮，袁庆，
申请(专利权)人：上海集成电路研发中心有限公司，成都微光集电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31