[发明专利]手势识别方法、装置及LeapMotion体感控制系统

说明书

技术领域

本发明涉及手势识别技术领域，具体而言，涉及一种手势识别方法、一种手势识别装置以及一种Leap Motion体感控制系统。

背景技术

三维物体操作一般包括对三维模型六个自由度(6DOF)的控制：三个分别沿着x、y、z轴方向的平移和三个分别绕x、y、z轴的旋转，它是三维设计和创作类应用的基础功能，如CAD，Maya，模拟制作陶器的移动应用Pottery等，也是许多游戏中不可缺少的体验要素。在之前很长一段时间，人们都是通过鼠标和键盘来操作这些变换，但输入工具的存在影响了人们创造力的发挥，人们很容易将注意力集中于工具的使用和数值的调整上，而不是创作或体验本身。

近几年，智能手机和平板的普及使触屏类手势交互成为研究热点。这些对于图片、文字等二维内容的操作是恨直观的。但在三维模型的操作上，由于比模型对象少了一个维度，操作起来并不直观。不少学者把研究重点放在如何约束三维的变换信息到二维的输入上，或如何扩展二维的输入使之更好地操作三维变换，但这些都不如用自由手操作自然和直观。所以用自由手势动作来实现对三维模型的操作是最符合以用户为中心的人机交互理念的。

手势追踪是手势交互不可缺少的关键技术，也是这种交互能否推广应用的瓶颈问题之一。特别是对于三维模型的控制上，需要实时反馈，模型跟随操作而变换，对实时性和稳定性要求较高。之前的自由手势研究大致分两种，一种是基于视觉的，一种是基于数据手套的，前者容易受光线、肤色、干扰物体影响，对手部细节动作的实时重建很困难，后者对于设备的要求比较高。近两年，也有人 把Kinect体感技术用于动态手势识别中，但Kinect主要追踪的是中远距(0.5m-4m)的全身动作，对于手部的动作，细节信息不够。而Leap Motion的出现，弥补了Kinect的精度问题，它是一个检测手势运动的传感器，动作跟踪精确到0.01mm，精准度是Kincet的100倍。而且设备小，成本低，扩展性强，易于内置到笔记本等其他设备上。

Leap Motion的手势主要是指令类，用于UI输入等，并未有一个完整的，包含6DOF以及缩放操作的用于三维模型变换的手势库，以及适用于三维模型操作的自由手势识别方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，如何构建适用于Leap Motion的三维模型操作手势库，以及相应的手势识别方法，并提高手势识别的准确率，保证三维操作中模型变换的连贯性和稳定性。

为此目的，本发明提出了一种手势识别方法，包括：S1：将用于控制三维物体的多个手势操作存储至手势库；S2：实时采集手部的运动数据，对采集到的数据进行特征提取；S3：根据提取出的特征参数判断所述手部的运动是否属于平移类型操作，若属于平移类型操作，进入步骤S5，若不属于平移类型操作，进入步骤S4；S4：通过预设算法确定所述手部的运动所属的操作类型；S5：根据所述操作类型，在所述手势库中查询相应类型的操作，根据所述特征参数在所述相应类型的操作中确定目标操作。

优选地，所述手势库包含单手和/或双手手势操作，且所述单手和/或双手手势操作包括沿三个轴中任一轴的平移操作，绕所述三个轴中任一轴的旋转操作，以及绕所述三个轴中任一轴的缩放操作，其中，所述三个轴中的任意两个轴互相垂直。

优选地，所述步骤S2还包括：S21，以帧数据的形式输入采集到的数据。