【技术实现步骤摘要】
一种投影交互系统中的红外手势识别方法及设备
本专利技术涉及数据处理
，特别涉及一种投影交互系统中的红外手势识别方法。
技术介绍
随着社会的发展，人机交互技术在日常的生活中的应用愈加广泛，其主要是研究计算机与人体之间的信息交互，而触摸式显示屏的出现，也更进一步促进了人机交互技术的发展。基于人机交互潜在市场巨大的情况下，交互式投影系统应运而生。对于交互式投影系统来说，其具有成本较低、操作方便且使用效果较好等优点，广泛地应用于企业、机构学术会议以及学校的日常教学中，这种设备极大地提高了人机交互效率，方便了用户与观众之间的沟通，发展前景广阔。在交互式投影系统中，可以采用特定的激光笔对屏幕进行操作，也可以采用手指对屏幕进行操作。但是在使用手指对屏幕进行操作的过程中，如果对手指指向屏幕的区域定位不准，则会影像整个交互式投影的效果。在交互式投影中如何区分正确的手势是一个棘手的问题，在现有的手势识别技术中，一般是对采集的手势图像处理，对处理后的手势图像与模板手势进行匹配，从而寻找出相似度最佳的手势作为手势识别的正确输出。手势识别的准确度主要决定与手势区域定位准确度，而手势区...
【技术保护点】
1.一种投影交互系统中的红外手势识别方法，其特征在于，包括：采用动态阈值方法、大津阈值方法以及自适应阈值方法，对采集的手势图像分别进行预处理，得到不同预处理图像；对不同预处理图像进行二值化操作，并对得到的二值化图像进行图像特征提取，得到手势特征；计算所述手势特征与手势库中各手势图像的几何特征距离，并将几何特征距离最小值时所对应的标准库中的手势GE作为手势识别结果。
【技术特征摘要】
1.一种投影交互系统中的红外手势识别方法，其特征在于，包括：采用动态阈值方法、大津阈值方法以及自适应阈值方法，对采集的手势图像分别进行预处理，得到不同预处理图像；对不同预处理图像进行二值化操作，并对得到的二值化图像进行图像特征提取，得到手势特征；计算所述手势特征与手势库中各手势图像的几何特征距离，并将几何特征距离最小值时所对应的标准库中的手势GE作为手势识别结果。2.如权利要求1所述的投影交互系统中的红外手势识别方法，其特征在于，所述采用动态阈值方法对采集的手势图像分别进行预处理，具体包括：对所述采集的手势图像进行灰度化操作，得到灰度图像；以灰度图像的左上角为坐标系原点建立直角坐标系，并在该直角坐标系中得到光源点的位置坐标；计算灰度图像中任意一点(x,y)到光源点之间的欧氏距离d(x,y)，并获取灰度图像中各点离点光源点的最远距离dmax；根据最远距离dmax、各点到光源点之间的欧式距离d(x,y)以及设置的固定阈值k，计算点(x,y)处对应的阈值k(x,y)；利用点(x,y)处对应的阈值k(x,y)，对所述手势图像进行阈值化操作，得到所述预处理图像。3.如权利要求1所述的投影交互系统中的红外手势识别方法，其特征在于，所述采用大津阈值方法对采集的手势图像分别进行预处理，具体包括：设置不同的灰度阈值T，将所述采集的手势图像中各点像素的灰度值与不同的灰度阈值T进行比较；将所述手势图像中像素的灰度值小于阈值T的像素个数N0，像素灰度大于阈值T的像素个数N1；根据手势图像的尺寸以及同一灰度阈值T下比较得到的像素个数N0、像素个数N1，计算该灰度阈值T下的类间方差记为g；遍历不同灰度阈值T下的类间方差值，将类间方差值达到最大时刻的灰度阈值T作为阈值对所述手势图像进行阈值化操作，得到所述预处理图像。4.如权利要求1所述的投影交互系统中的红外手势识别方法，其特征在于，所述采用自适应阈值方法对采集的手势图像分别进行预处理，具体包括：对所述手势图像设置大小为b的块和常量c，其中b为奇数；获取所述手势图像中坐标点(i,j)在b×b范围内所有坐标点对应的灰度值总和，记为g(i,j)；在b×b范围根据灰度值总和和常量c，计算坐标点(i,j)处对应的阈值t(i,j)；利用坐标点(i,j)处对应的阈值t(i,j)，对所述手势图像进行二值化操作，得到所述预处理图像。5.如权利要求2、3或4所述的投影交互系统中的红外手势识别方法，其特征在于，在所述采用动态阈值方法、大津阈值方法以及自适应阈值方法，对采集的手势图像分别进行预处理，得到不同预处理图像之后，还包括：(1)、对预处理图像的连通区域进行检测，提取到预处理图像中所有的连通区域；(2)、将各连通区域的...
【专利技术属性】
技术研发人员：邓宏平，汪俊锋，刘罡，
申请(专利权)人：安徽慧视金瞳科技有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽,34
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