[发明专利]一种基于图像传感模块的字符输入方法、装置及终端在审
申请号: | 201110376331.1 | 申请日: | 2011-11-23 |
公开(公告)号: | CN102520790A | 公开(公告)日: | 2012-06-27 |
发明(设计)人: | 辛静 | 申请(专利权)人: | 中兴通讯股份有限公司 |
主分类号: | G06F3/01 | 分类号: | G06F3/01;G06K9/64 |
代理公司: | 深圳市爱派知识产权事务所 44292 | 代理人: | 罗水江 |
地址: | 518057 广东省深圳市南山*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 图像 传感 模块 字符 输入 方法 装置 终端 | ||
技术领域
本发明涉及移动终端领域,具体而言,涉及一种基于图像传感模块的字符输入方法、装置及终端。
背景技术
目前,移动通信在进行着突飞猛进的发展,由此,人们对移动终端(例如手机)的人机交互功能的功能要求也随之越来越高。手机作为人们日常生活以及工作中必不可少的通讯工具,目前也越来越多的向着智能化、人性化升级和发展,以不断满足人们日益挑剔的个性化需求。
文字编辑和输入技术,自从其诞生之日起便极大地改变了人们的通信方式,通过该技术,人们可以编辑短信,输入字符等。目前,对于字符的输入方式有多种,但鉴于多种字符输入方法都或多或少的具有一定的局限性或缺陷。最初,字符(或称文本)的输入是靠按键编辑的,在编辑字符的过程中,需要利用大拇指不停的按键,采用该方法,用户需要不断的重复按键动作,输入效率较低,且由于长期的按键,严重时甚至会引发类似于“拇指炎”健康问题,极大地影响到用户的健康。
另外,由于目前大多数的手持终端配置了电阻屏或电容屏,在输入字符时,借助手指或手写笔在终端的屏幕上进行书写,通过手指或手写笔与屏幕之间的压力或电容感应进行字符的识别以及字符的生成,从而输入相应的字符。但该方法需要用户的终端配置电阻屏或电容屏,而没有配置电阻屏或电容屏的手机则无法采用该方法进行字符输入,因此该方法具有一定的局限性。
除此之外,还有一些手持终端通过控制传感器感应用户做出的各种动作来达到字符输入的目的,例如在用户佩戴了特殊手套的情形下,通过传感器进行目标跟踪,检测用户做出的动作而进行字符输入;或在用户使用特殊装置的荧光笔的情形下进行目标跟踪,检测用户做出的动作而同样的达到字符输入的目的。但是采用这些方法实现字符输入时,都需要使得这些可持终端额外配置相应的硬件,从而使得其成本较高,并且在进行字符输入时由于需要使用额外的设备,因此使得用户的使用极不方便。
为此,如何提供一种个性化、输入快捷化的字符输入方法便逐渐受到了人们的普遍关注。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于图像传感模块的字符输入方法、装置及终端,其能够满足用户对于手持终端所提出的个性化需求,同时还能实现字符的快捷、准确的输入。
为了达到本发明的目的,本发明采用以下技术方案:
一种基于图像传感模块的字符输入方法,包括:
通过图像传感模块获取对象指尖的运行轨迹信息;
依据所述运行轨迹信息查询预先训练出的字符模型库,以将所述运行轨迹信息转化为相应的字符。
优选地,在执行所有步骤之前,所述基于图像传感模块的字符输入方法还包括:
通过图像传感模块采集对象手势轮廓图像信息;
依据所述对象手势轮廓图像信息查询预先训练出的手势轮廓模型库,获取匹配的手势轮廓模型;
依据所述手势轮廓模型进行对象指尖的跟踪。
优选地,在依据所述对象手势轮廓图像信息查询预先训练出的手势轮廓模型库,以获取匹配的手势轮廓模型之前还包括:
对采集到的对象手势轮廓图像信息进行二值化处理;和/或,
对采集到的对象手势轮廓图像信息进行图象锐化处理;和/或,
对采集到的对象手势轮廓图像信息进行图象平滑处理。
优选地,依据所述手势轮廓模型进行对象指尖的跟踪的步骤包括:将该参考的手势轮廓模型的指尖粗定位的矩形区域映射到提取的对象手势轮廓图像上,获得对象手势轮廓图像的指尖位置所在的矩形区域;
对所述矩形区域内的手指轮廓进行等间距划分,并计算每段手指轮廓片段的边缘弯曲率;
获取边缘弯曲率最大的手指轮廓片段为对象指尖。
优选地,通过图像传感模块获取对象指尖的运行轨迹信息的方法包括:
依据卡尔曼滤波器进行对象指尖的跟踪预测;
从图像传感模块采集的视频帧中获取对象指尖的起始坐标信息,之后平均每隔至少一帧采集一次对象指尖的实时坐标信息;
计算所述实时坐标信息与上一次坐标信息的切线角度θ,并依据所述切线角度的变化获取对象指尖的运行轨迹信息,其中,所述切线角度θ的计算数学式如下:
其中,所述是指对象指尖在上一次t-1时刻的坐标信息,所述是指对象指尖在实时t时刻的实时坐标信息。
优选地,依据所述运行轨迹信息查询预先训练出的字符模型库,以将所述运行轨迹信息转化为相应的字符的方法包括:
依据所述运行轨迹信息查询预先训练出的字符模型库,并将所述运行轨迹信息与所有的字符模型进行匹配;
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