本发明专利技术涉及一种手势识别方法及手势识别装置，所述手势识别方法包括：步骤A，获取用于参照的运动参数以及手部运动参数；步骤B，将手部运动参数与参照运动参数进行比较，得到手部运动参数与参照运动参数之间的角度差值；步骤C，根据手部运动参数与参照运动参数之间的角度差值得到手部的位置变化信息；步骤D，对手部的位置变化信息进行识别作为手势信息输出。本发明专利技术提供的手势识别装置不需要光学设备的辅助，而是采用传感器器件进行手势识别，能够替代现有的人机交互装置而通过手势实现人机交互，在一定程度上精简了人机交互系统的复杂性；且具有识别速度快以及一定的灵活性等特点。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种手部姿态与位置的感知方法，具体涉及一种通过手势实现人机交互的手势识别方法及手势识别装置。
技术介绍
近年来，随着多媒体技术的普及与发展，人们在对新型人机交互技术进行不懈的探索。使用肢体、手势等直观的方式完成计算机的操作，已成为一个技术热点。而人的手部是又一种复杂的执行机制，其灵活度高、表现力丰富且可以完成精细的操作，但这些特性也使其姿态的识别与跟踪成为计算机研究中的重大挑战。因此，通过各种高科技手段实现的方便、先进、可靠的人机交互系统迎刃而生，很多畅销的电子产品也是由于出色的人机交互手段而产生巨大的经济效益。比如任天堂的WII游戏机，其人机交互手段采取了通过游戏机遥控器内部的加速度(倾角)传感器介入人和游戏的交互方式，从而战胜了其他技术，突出了任天堂技术的先进；而SONY公司的PLAYSTATION III、微软公司的X-BOX以及美国APPLE公司的IPHONE、IPAD，其成功很大程度上也是由于其产品的人机交互手段的先进，比如其接触屏幕界面的电容传感器和画面横竖切换的加速度传感器(倾角)等。当前，手势识别技术作为人类和计算机之间的交流手段而应用于智能机器人、计算机、游戏机、手机、显示器、自动控制系统、生产技术等各种领域。来自微软公司的US20100199228A1 (公开日为2010年8月5日)提供了利用深度摄像头捕获并分析用户的身体姿态，并将其解释为计算机命令的方案。来自Nintendo公司的US20080291160A1 (公开日为2008年11月27日)提供了利用红外传感器和加速度传感器捕获用户手部位置的方案。此外，现有技术中还有利用数据手套来辅助对手部姿态的识别的方案。这些方案实现了对手部运动的识别，但也存在着各种不足，而且价格相当昂贵。来自松下电器产业株式会社的CN1276572A提供了使用摄像头对手部进行拍照，然后对图像进行归一化分析，并将归一化得到的图像进行空间投影，并将所得的投影坐标与预先存储的图像的投影坐标进行比较。该方法比较直观，但需要经过复杂的数学计算过程，且无法对手部的空间位置进行识别与跟踪。而近期(2011年10月20日)在英国《每日电讯报》上报导的微软公司研制的新一代体感传感器，其工作方式是把墙壁、汽车、甚至手掌作为人机交互的触摸屏幕。微软研究人员研制的新一代KINEET体感传感器，可以追踪从人的胳膊到墙壁的运动，其原理是在人的肩头使用光学投影仪器，使人手在墙壁等平面的影像当作虚拟计算机键盘。美国卡内基梅隆大学的0MNIT0UCH也使用了类似原理。 这些貌似先进的手段，其原理都是如图I所示的通过摄像机102等光学设备拍摄人类手部103的活动而得到手部103的运动图像，然后通过计算机主机101进行图像处理，从而识别手部特定部分的一连串的特定活动，由计算机主机101执行基于由手势识别装置识别到的手势虚拟光标104而进行各种处理。但是，在应用上却存在很多局限性，很多情况下他们的应用不是很方便，例如，当2只手相对光源重叠、2只手不在同一平面、或者是2只手垂直光源、没有光滑平面的时候等等大多数的现实情况下，上述“先进”技术也无法使用；另外，通过图像识别一个姿势的时间往往较长，至少需要10多秒钟，这对于高效率、快节奏的现代人来说无疑是一种折磨。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种手势识别方法及手势识别装置，本专利技术能够替代现有的人机交互装置而通过手势实现人机交互。本专利技术为了解决上述技术问题，公开了一种手势识别方法，所述方法包括如下步骤 步骤A，获取用于参照的运动参数以及手部运动参数； 步骤B，将手部运动参数与参照运动参数进行比较，得到手部运动参数与参照运动参数之间的角度差值； 步骤C，根据手部运动参数与参照运动参数之间的角度差值得到手部的位置变化信息； 步骤D，对手部的位置变化信息进行识别作为手势信息输出。进一步，所述用于参照的运动参数与手部运动参数是在空间具有3个自由度、6个自由度或9个自由度的运动参数。进一步，所述手部运动参数与参照运动参数之间的角度差值为同一自由度之间的角度差值。进一步，所述手部运动参数为手指在运动状态下的空间位置信息。进一步，所述参照的运动参数为手背或手腕在运动状态下的空间位置信息。本专利技术还公开了一种手势识别装置，所述装置包括微处理器、无线数据传输模块、处于不同位置的第一传感器和多个第二传感器，所述第一传感器和多个第二传感器通过导线与所述微处理器相连接，其中， 所述第一传感器，用于获取作为参照的运动参数； 所述多个第二传感器，用于获取手部不同位置的运动参数； 所述微处理器，用于计算所述多个第二传感器分别获取的手部运动参数与所述第一传感器获取的参照运动参数之间的角度差值，并根据手部运动参数与参照运动参数之间的角度差值计算手部的位置变化信息； 所述数据传输模块，用于将所述微处理器计算的手部位置变化信息作为手势信息输出。进一步，所述第一传感器和所述第二传感器是一种具有多自由度的传感器，用于检测在空间具有3个自由度、6个自由度或9个自由度的运动参数 进一步，所述检测在空间具有3个自由度运动参数的传感器为3个自由度的磁场传感器或3个自由度的加速度传感器。进一步，所述检测在空间具有6个自由度运动参数的传感器为3个自由度的磁场传感器以及3个自由度的加速度传感器的组合。进一步，所述检测在空间具有9个自由度运动参数的传感器为3个自由度的磁场传感器、3个自由度的加速度传感器以及3个自由度的旋转传感器的组合。进一步，所述多个第二传感器分别置于手指的指头或是手指的关节处。进一步，所述第一传感器置于手背或手腕处。采用上述本专利技术技术方案的有益效果是本专利技术提供的手势识别装置不需要光学设备的辅助，而是采用传感器器件进行手势识别，能够替代现有的人机交互装置而通过手势实现人机交互，在一定程度上精简了人机交互系统的复杂性；另外，通过本专利技术提供的方法及装置实现的手势识别技术增强了识别速度，手势识别时间缩短至毫秒级，且能够同时对两只手的手势进行识别，具有一定的灵活性。附图说明图I为现有技术中通过光学设备进行手势识别的整体系统结构 图2为本专利技术实施例中手势识别装置的逻辑结构 图3为本专利技术手势识别装置的具体应用原理 图4为本专利技术实施例中手势识别方法的流程 图5A为本专利技术实施例中表示数字I的手势 图5B为本专利技术实施例中表示数字2的手势图； 图5C为本专利技术实施例中表示数字5的手势 图为本专利技术实施例中表示数字8的手势图。具体实施例方式以下结合附图对本专利技术的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本专利技术，并非用于限定本专利技术的范围。图2为本专利技术实施例中手势识别装置的逻辑结构图，如图2所示，所述手势识别装置包括微处理器201、无线数据传输模块204、处于不同位置的第一传感器202和多个第二传感器203 (第二传感器I、第二传感器2、……、第二传感器n)，所述第一传感器202和多个第二传感器204与所述微处理器201相连接。在本专利技术实施例中，所述第一传感器202，用于获取作为参照的运动参数；所述多个第二传感器203，用于获取手部不同位置的运动参数；所述微处理器201，用于计算所述多个第二传感器203分别获取的手部运动参数与所述第一传感器202获取的参本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
2011.09.12 US 61/573,7151.一种手势识别方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤 步骤A，获取用于参照的运动参数以及手部运动参数； 步骤B，将手部运动参数与参照运动参数进行比较，得到手部运动参数与参照运动参数之间的角度差值； 步骤C，根据手部运动参数与参照运动参数之间的角度差值得到手部的位置变化信息； 步骤D，对手部的位置变化信息进行识别作为手势信息输出。2.根据权利要求I所述的手势识别方法，其特征在于，所述用于参照的运动参数与手部运动参数是在空间具有3个自由度、6个自由度或9个自由度的运动参数。3.根据权利要求2所述的手势识别方法，其特征在于，所述手部运动参数与参照运动参数之间的角度差值为同一自由度之间的角度差值。4.根据权利要求I 3任一项所述的手势识别方法，其特征在于，所述手部运动参数为手指在运动状态下的空间位置信息。5.根据权利要求I 3任一项所述的手势识别方法，其特征在于，所述参照的运动参数为手背或手腕在运动状态下的空间位置信息。6.一种手势识别装置，其特征在于，所述装置包括微处理器、无线数据传输模块、处于不同位置的第一传感器和多个第二传感器，所述第一传感器和多个第二传感器通过导线与所述微处理器相连接，其中， 所述第一传感器，用于获取作为参照的运动参数； 所...
【专利技术属性】
技术研发人员：詹姆斯·刘，
申请(专利权)人：北京盈胜泰科技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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