[发明专利]像素归类方法、关节体姿态识别方法及鼠标指令生成方法

说明书

技术领域

本发明涉及人机交互领域，更具体地说，涉及一种像素归类方法。

同时，本发明还涉及一种关节体姿态识别方法。

同时，本发明还涉及一种鼠标指令生成的方法。

背景技术

随着社会的发展，如人体等的关节体姿态估计越来越受到重视。关节体姿态估计一般通过立体视觉系统、结构光系统以及ToF(飞行时间：time offlight)摄像机等数据获取设备获取场景3D点云(即深度图像)，对场景进行分析，提取关节体表面的点云，再将关节体表面点云中的每个像素点归类为关节体的某个部位，进而估计关节体的姿态。

关节体姿态估计过程，一种常见的方法是定义关节体模型和观测到的关节体点云之间的误差，该误差是关节体模型姿态的函数，这样把姿态估计问题转化为误差最小化的问题；在误差最小化过程中，考虑到算法的实时性，一般先给定近似姿态最为初值，在初值附近进行搜索。得到关节体姿态后，可将姿态向量转换成关节体的各个关节位置，得到各个部位的位置，将点云中的点设定到相应的部位中。

上述的基于关节体模型的关节体姿态估计方法，虽然运行速度较快，也能达到较高的精度。但由于主要依赖历史姿态信息，缺少对当前帧对点云数据的分析，当运动剧烈时，该方法容易失败，或者容易陷入局部最优。同时该方法还需要提供初始值。因此现有技术中的像素点归类方法不稳定，关节体姿态识别方法不稳定。同时，现有技术中依赖像素归类和关节体姿态识别的空中鼠标或者手势鼠标等控制方法也会不够稳定。

故，有必要根据当前帧点云，提供一种深度图像中的像素(点云中的点)归类方法、关节体姿态识别方法及鼠标指令生成方法，以改善前述现有技术所存在的问题。

发明内容

鉴于现有技术中像素归类方法不够稳定的问题，有必要提供一种相对稳定的像素归类方法。

同时，还有必要提供一种相对稳定的关节体姿态识别方法。

同时，还有必要提供一种鼠标指令生成方法。

本发明的像素归类方法包括提取处理后的像素位置信息和/或像素所属扫描段的尺寸信息作为特征向量；将所述特征向量输入到预先训练好的分类器，计算所述像素的所属部位。

在本发明的像素归类方法中，所述步骤“提取处理后的像素位置信息和/或像素所属扫描段的尺寸信息作为特征向量”中的提取处理后的像素位置信息包括步骤：计算关节体表面的全部像素的重心(x_c，y_c，z_c)；计算所述像素的三维坐标(x，y，z)与所述重心(x_c，y_c，z_c)的偏差(x-x_c，y-y_c，z-z_c)；使用关节体的估算高度对所述偏差进行处理得到所述处理后的像素位置信息，height为关节体的估算高度。