[发明专利]一种智能设备的手势控制方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及人机交互技术领域，特别是涉及一种智能设备的手势控制方法和系统。

背景技术

随着计算机技术以及移动网络的迅速发展，人们需要操作的智能设备将不再局限于个人 电脑、桌面设备、智能手机，而且还将包括智能电视、智能穿戴、智能家居。人们期望在家 里、路上或办公室里都能更加便捷的使用这些智能设备。

然而，这些智能设备的操作并不便捷。通常，用户想要操作智能设备都需要通过手的直 接接触才能完成。用户在使用这些智能设备时，均是通过用手来操作某一外设(如鼠标、键 盘、按钮、遥控器)或某一平面(如触摸屏、触摸板)来实现点击、滑动、拖拽等指令。这 在完成人机交互的同时占用了用户的双手，无形中是一种束缚。

这些智能设备的操作界面通常是2D的，无法实现3D纵深的操作。

站在更宏观的层面来讲，智能设备正在经历着由手持设备向穿戴设备的演化过程。并且， 随着移动数据通信速度的飞快提升，更多的应用场景将有室内转向室外、由静态转向动态。

专利号200910093890.4公开了一种基于计算机视觉的实时手势交互方法。在该篇专利文 献中，手势交互存在两个主要缺点：1.操作手势需要预先学习，该学习周期较长，另外由于 每个人的动作习惯不同，实质上当操作者更换后，需要让计算机重新学习手势方能更加有效 的使用；2.该专利的手势主要指的的手型的轮廓，比较粗糙，仅适用于比较粗糙的操作方式， 对现代的智能设备而言，操作不仅仅是滑动那么简单，现代智能设备的复杂性使得手势操作 的精度的需求大大增强，最直观的是手指活动的捕捉，譬如当代智能手机的操作大多依靠手 指的滑动和点击来完成，而甚少依靠手臂来完成。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种智能设备的手势控制方法和 系统，用于解决现有技术中通过手势进行控制时，对手势的识别不够精确的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种智能设备的手势控制方法，包括：步 骤一，捕捉手势图像；步骤二，处理所述手势图像，生成平面二维手势模型或空间三维手势 模型；步骤三，将所述平面二维手势模型或所述空间三维手势模型与智能手势模型进行对比， 以获取所述手势图像所代表的动作：如果对比成功，则跳转至步骤四，如果对比失败，则显 示无法识别的信息，并重新跳转至步骤一；步骤四，选取所述平面二维手势模型或所述空间 三维手势模型在智能手势模型里设定的手指关节节点，与光标相关联的，并执行所述手势图 像所代表的动作，之后跳转回步骤一。

可选地，所述步骤一中，所述手势图像由所述智能设备的摄像头或深度传感器进行捕捉。

可选地，所述步骤二中，所述平面二维手势模型是通过对所述摄像头捕捉的所述手势图 像的每一帧画面进行二值化处理，区分手与背景，再通过手指轮廓与手掌的相对位置建立手 指与手指关节节点而形成的；其中，所述手指为一个或多个。

可选地，所述二值化处理包括：首先对所述手势图像的每一帧画面通过inRange函数滤 波，通过形态学操作去除噪声干扰，使得手的边界更加清晰平滑；然后转换到HSV空间；再 根据皮肤在HSV空间的分布做出阈值判断，得到二值图像；最后对所述二值图像用 findContour函数找出手的轮廓，去除伪轮廓，使用convexHull函数得到凸包络。

可选地，所述步骤二中，所述空间三维手势模型是通过对所述深度传感器捕捉的所述手 势图像的三维数据而生成的。

可选地，所述智能手势模型是预先导入安装在所述智能设备的智能系统中的。

可选地，所述智能系统包括安卓操作系统。

可选地，所述智能设备包括智能眼镜、智能手机、智能机顶盒、智能手表和智能电视。

可选地，所述手指关节节点包括指尖、第一指节、第二指节、指根、虎口和掌心。

一种智能设备的手势控制系统，所述智能设备包括深度传感器和摄像头，所述智能设备 的手势控制系统包括分析模块、对比模块、关联执行模块和数据库；所述分析模块用于处理 所述摄像头或所述深度传感器捕捉到的手势图像，生成平面二维手势模型或空间三维手势模 型；所述比对模块用于根据所述平面二维手势模型或所述空间三维手势模型，对比智能手势 模型获取所述手势图像所代表的动作；所述关联执行模块用于选取手指关节节点，与光标相 关联，并执行所述手势图像所代表的动作；所述数据库用于存储所述智能手势模型。