人手运动检测方法技术

本发明专利技术公开了一种人手运动检测方法，该方法至少包括如下步骤：Ａ、开机；Ｂ、摄像头采集图像序列，并在摄像头采集的图像序列中搜索用户双手；Ｃ、如果搜索到第一只手呈举起状态，第二只手托住第一只手的肘关节，判定第一只手为被检测手、第二只手为支撑手；并提取被检测手的手掌位置信息及支撑手的手掌位置信息，并对所提取的位置信息进行处理。采用本发明专利技术所述方法进行检测时，不需要在人手上佩戴标志物，也不需要将人手前臂露出，检测时更方便，也提高了检测的速度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种人手运动检测方法。
技术介绍
目前所采用的人手前臂运动检测方法中，为准确的获取人手的信息，主要采用以下两种：一、在人手上佩戴标志物，二、采用手臂的肤色检测，但此方式需要将手臂露出。对于第一种方式而言，由于需要在手上佩戴标志物，检测时不方便；对于第二种方式而言，由于需要将手臂露出，如果身着长袖，则检测时也不方便，造成诸多限制，也影响到检测的速度。另一方面，现有的检测方法需要采用两个摄像头，并从两个不同的方向(常采用相互垂直的方向)进行检测，方可检测出人手前臂的三维运动信息，加大了检测的成本。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供了一种人手运动检测方法，采用本专利技术所述方法进行检测时，不需要在人手上佩戴标志物，也不需要将人手前臂露出，检测时更方便，也提高了检测的速度。其技术方案如下：一种人手运动检测方法，该方法至少包括如下步骤：A、开机；B、摄像头采集图像序列，并在摄像头采集的图像序列中搜索用户双手；C、如果搜索到第一只手呈举起状态，第二只手托住第一只手的肘关节，判定第一只手为被检测手、第二只手为支撑手；并提取被检测手的手掌位置信息及支撑手的手掌位置信息，并对所提取的位置信息进行处理。本专利技术通过肤色检测定位人手，以被检测手的手掌为人手前臂的向量终点，以支撑手的手掌位置为人手前臂的向量起点，构建人手前臂模型，并方便的对人手进行检测，避免现有技术中，在人手上佩戴标志物或者将手臂露出而带来的缺陷，检测更方便，也提高了检测的速度。前述技术方案进一步细化的技术方案可以是：在所述C步骤中，保持支撑手的手掌位置不动，通过一个摄像头对双手进行跟踪；在所述被检测手竖直举起时，检测所述被检测手的手掌到所述支撑手的手掌的绝对距离L；在所述被检测手倾斜举起时，检测所述被检测手的手掌相对于支撑手的手掌在水平或垂直方向的投影距离d，并检测所述被检测手的手臂相对于水平或竖直方向的角度θ；再通过L、d及θ确定被检测手的手掌的三维运动状态。所述B步骤包括如下步骤：B1、摄像头搜索人脸，并判定是否有人脸存在；B2、若有人脸存在，在人脸附近设立敏感区域，并通过摄像头在敏感区域中搜索用户双手。所述B2步骤包括如下步骤：B21、摄像头在敏感区域中搜索是否有手掌面向摄像头，若有，则判定该手为被检测手；B22、摄像头在被检测手的下方搜索肤色区域，如果有肤色区域符合面积及长宽比，则判定该肤色区域为支撑手。-->综上所述，本专利技术的优点是：1、检测时，无须在人手上佩戴标志物或者将手臂露出而带来的缺陷，检测更方便，也提高了检测的速度；2、通过一个摄像头获取L、d及θ的值，即可确定被检测手的手掌的三维运动状态，降低了检测的成本。附图说明图1是采用本专利技术实施例所述检测方法时，摄像头所采集的图像序列图；图2是被检测手竖立举起时的状态图；图3是被检测手倾斜举起时的状态图；图4是人手前臂的三维向量图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的实施例进行详细说明：如图1所示，一种人手运动检测方法，该方法至少包括如下步骤：A、开机；B、摄像头采集图像序列，并在摄像头采集的图像序列中搜索用户双手；C、如果搜索到第一只手呈举起状态，第二只手托住第一只手的肘关节，判定第一只手为被检测手、第二只手为支撑手；并提取被检测手的手掌位置信息及支撑手的手掌位置信息，并对所提取的位置信息进行处理。所述B步骤包括如下步骤：B1、摄像头搜索人脸，并判定是否有人脸存在；B2、若有人脸存在，在人脸附近设立敏感区域，并通过摄像头在敏感区域中搜索用户双手(其中，所述B2步骤包括如下步骤：B21、摄像头在敏感区域中搜索是否有手掌面向摄像头，若有，则判定该手为被检测手；B22、摄像头在被检测手的下方搜索肤色区域，如果有肤色区域符合面积及长宽比，则判定该肤色区域为支撑手)。在所述C步骤中，保持支撑手的手掌位置不动，通过一个摄像头对双手进行跟踪；如图2所示，在所述被检测手竖直举起时，检测所述被检测手的手掌到所述支撑手的手掌的绝对距离L；如图3所示，在所述被检测手倾斜举起时，检测所述被检测手的手掌相对于支撑手的手掌在水平方向的投影距离d，并检测所述被检测手的手臂相对于竖直方向的角度θ；如图4所示，通过L、d及θ进行几何计算，映射到三维空间，并确定被检测手的手掌的三维运动状态。下面对本实施例所述检测方法再详细说明：1、人进入摄像头范围内，人身体正对摄像头，手臂运动检测没有启动时，在采集到的图像中搜索人脸，进行人脸检测，采用Haar小波变换进行特征提取，选择Adaboost分类器做人脸识别，搜索到人脸后，按照人脸的大小，确定搜索人手的矩形区域，以进一步精确和缩小手部检测的搜索范围。2、检测到人脸后，在人脸附近区域内搜索人手，主要通过肤色检测和形态判断来进行手部检测，具体算法如下：2.1 首先采用下面的公式将RGB颜色空间转换到YCbCr空间-->Y=0.257R+0.504G+0.098B+16Cb=-0.148R-0.219G+0.439B+128Cr=0.439R-0.368G-0.071B+128]]>2.2 采用高斯模型法进行肤色判定，假设肤色分布服从单峰高斯分布p(x)=12πe(x-μ)22σ2]]>在YCbCr色彩空间中，通过采集不同光照条件下的肤色样本训练，得到肤色概率计算参数。肤色概率计算公式如下：p(Cb，Cr)＝exp[-0.5(x-m)TC-1(x-m)]其中：x＝(Cb，Cr)T，为CbCr空间中的像素点m＝E{x本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种人手运动检测方法，其特征在于，该方法至少包括如下步骤：Ａ、开机；Ｂ、摄像头采集图像序列，并在摄像头采集的图像序列中搜索用户双手；Ｃ、如果搜索到第一只手呈举起状态，第二只手托住第一只手的肘关节，判定第一只手为被检测手、第二只手为支撑手；并提取被检测手的手掌位置信息及支撑手的手掌位置信息，并对所提取的位置信息进行处理。

【技术特征摘要】
1.一种人手运动检测方法，其特征在于，该方法至少包括如下步骤：A、开机；B、摄像头采集图像序列，并在摄像头采集的图像序列中搜索用户双手；C、如果搜索到第一只手呈举起状态，第二只手托住第一只手的肘关节，判定第一只手为被检测手、第二只手为支撑手；并提取被检测手的手掌位置信息及支撑手的手掌位置信息，并对所提取的位置信息进行处理。2.如权利要求1所述人手运动检测方法，其特征在于，在所述C步骤中，保持支撑手的手掌位置不动，通过一个摄像头对双手进行跟踪；在所述被检测手竖直举起时，检测所述被检测手的手掌到所述支撑手的手掌的绝对距离L；在所述被检测手倾斜举起时，检测所述被检测手的手掌相对于支撑手的手掌在...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐向民，梁卓锐，苗捷，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：81