[发明专利]一种基于物体属性递进式表达的三维目标选择方法

权利要求书

1.一种基于物体属性递进式表达的三维目标选择方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)提取场景中所有物体的形状、位置和尺寸属性；具体过程为：在固定渲染管线的基础上额外增加一个离屏渲染阶段，在执行渲染流程时关闭深度测试，并将渲染管线中每个物体的完整形状都渲染到各自独立的离屏纹理中，对离屏纹理中的图像提取出形状、位置、尺寸的属性特征；

其中，物体的形状属性定义为三维物体在投影平面上所呈的二维图像的外围轮廓；物体的位置属性定义为三维物体在投影平面上所呈的二维图像的最小外接轴对齐矩形的中心点；物体的尺寸属性定义为三维物体在投影平面上所呈的二维图像的面积；

(2)获取用户的手势动作，提取手势运动轨迹的形状、位置和尺寸属性；其中，手势运动轨迹的形状属性通过悬空连贯地绘制目标物体的外围轮廓来表达；位置属性通过手势轮廓的最小外接轴对齐矩形的中心点位置来表达；尺寸属性通过手势轮廓的面积来表达；

(3)执行基于递进式表达的选择意图判定，具体过程如下：

(3-1)形状的匹配及判断：计算场景中所有物体的形状与手势运动轨迹的形状相似度；对场景中所有物体的形状相似度进行排序，以宽容度p截取与用户手势运动轨迹形状最相似的物体集合；若集合中只有一个物体，将该物体作为选择结果反馈给用户，选择结束；若有多个物体在此集合中，将这些待选物体进入位置匹配阶段；所述的宽容度p设置为10％，其计算公式为：P＝1-形状相似度；

计算场景中所有物体的形状与手势运动轨迹的形状相似度的具体过程为：

(3-1-1)计算手势运动轨迹形状和物体形状的纵横比、圆度、凸度三种特征，将数值较小者除以数值较大者，得到值域为(0.0,1.0]的三个特征值的归一化相似度；纵横比、圆度、凸度的计算公式为：

(3-1-2)将手势运动轨迹形状和物体形状的近似多边形归一化到128x128的像素矩阵中，所有处于多边形上或多边形内的像素点标注为1，处于多边形外的像素点标注为0，得到手势运动轨迹形状和物体形状的像素分布的二维矩阵；将两个二维矩阵进行异或操作得到像素分布的差异矩阵，将差异矩阵中值为0的元素个数除以矩阵的面积，得到值域为(0.0,1.0]的手势运动轨迹形状和物体形状的像素分布的归一化相似度；

(3-1-3)计算物体形状与手势运动轨迹形状相似度，计算公式为：

形状相似度＝纵横比相似度×圆度相似度×凸度相似×像素分布相似度；

(3-2)位置的匹配及判断：使用距离匹配算法对手势运动轨迹的位置与通过形状匹配阶段的待选物体集合进行距离匹配；若不存在位置歧义性，直接将距离最近的物体作为推荐反馈给用户；否则，距离手势运动轨迹最近的多个待选物体的集合进入尺寸匹配阶段；

(3-3)尺寸的匹配及判断：使用尺寸匹配算法对手势运动轨迹的尺寸和通过位置匹配阶段的待选物体的尺寸进行比对，尺寸最接近的物体作为推荐结果反馈给用户；用户判断其推荐结果是否符合自己的选择意图，若符合，则做出确认操作，选择结束。