[发明专利]一种利用手势控制多媒体设备的方法

摘要

一种利用手势控制多媒体设备的方法，步骤如下：一，安装和标定摄像头，将双目摄像头采集到的图像拼接成一幅图像；二，检测站立人物并结合人体结构知识估计人手可能出现区域；三，使用预先训练好的手势分类器在人手可能出现的区域内用滑动窗口搜索单手握拳手势；四，获取接下来的5帧视频图像跟踪站立人物并检测单手伸出食指手势；五，计算人手的相对位移驱动光标移动，利用手势控制多媒体设备；通过以上步骤，本方法采用站立人物检测结合人体结构的先验知识来预测人手可能出现的范围，在降低了对人手检测算法精度要求的同时也极大的提高了系统的实时性和稳定性性能，有效的解决了由于人手较小造成跟踪困难的问题。

主权项

1.一种利用手势控制多媒体设备的方法，其特征在于：它包括以下步骤：步骤一，前期准备工作：所需设备包括投影仪、电脑主机和两个同样规格的摄像头，将电脑和投影仪连接，将两个摄像头安装在投影仪显示器的两侧，距离地面高度一致且高于投影仪的显示屏幕，把两摄像头采集到的图像实时的传输到电脑中，采用张定友的棋盘标定法，标定两个摄像头的内参外参，建立两摄像头坐标系之间的对应关系，计算出两个摄像头采集到图像的重叠区域，去除掉一幅图像的重叠区域后将两幅图像拼接成一幅图像；步骤二，采用站立人物检测方法来估计人手可能出现的区域,使用聚类通道特征结合Adaboost算法训练站立人物分类器，用快速特征金字塔模型和滑动窗口搜索方式检测图像中的站立人物；如果当前帧图像中存在站立人物，则存储人物位置并执行步骤三，否则继续捕获下一帧图像，执行步骤一中的图像拼接和步骤二的站立人物检测操作；步骤三，根据步骤二检测到的站立人物位置结合人体结构先验知识预测人手可能出现的区域，使用预先训练好的手势分类器在人手可能出现的区域内采用滑动窗口搜索单手握拳手势；如果检测到站立人物做出握拳手势，则将检测到的人手位置信息和站立人物位置信息存储下来，然后继续执行步骤四，否则继续获取下一帧视频图像，从步骤一的图像获取和图像拼接开始执行；步骤四，获取接下来的5帧视频图像，采用粒子滤波方法跟踪步骤三中检测到的站立人物，然后根据跟踪到的站立人物位置和人体结构的先验知识估计人手可能出现的区域，在估计的人手可能出现区域内检测每帧图像中是否存在单手伸出食指手势，如果这5帧视频中出现过单手伸出食指手势则做出此手势的人物获得多媒体设备的控制权限，进入步骤五，如果没有则获取下一帧视频，从步骤一开始执行；步骤五，计算人手的相对位移，设视频图片的宽度和高度分别为H1和W1，显示画面的宽度和高度分别为H2和W2，则如果人手在图片中的位置为(x1，y1)，那么在显示画面中的位置为根据以上方法用单手伸出食指手势移动驱动光标移动；另外一只手做握拳手势为左键单击命令，做伸出食指手势为右键单击操作；此外若当前控制设备的人员放下双手及坐下后设备的控制权限会自动消除；程序会继续获取视频图像，从步骤一开始执行；在有人员用手势控制设备的同时也会检测是否有其他人站立和做出单手伸出食指手势，如果有则当前人员放下双手，这个人员就能通过手势控制设备；其中，步骤二中提到的“聚类通道特征”其特征图像和特征向量的计算过程如下：首先，将图像的颜色空间从RGB转换成LUV，再将转换后图像的像素范围从0到255归一化到0到1，分别计算每个像素点L、U、V三个通道图像的梯度幅值，取三通道梯度幅值最大值为这个像素点的梯度值，像素点梯度方向的取值方法相同；然后，取纵向的两个像素点为一位，把每位在每个方向的投影作为每个方向分量的值，将6分量的方向直方图分解成6幅特征图像，这6个特征图像的大小为原图大小的1/2；最后，将得到的LUV空间的三个通道图像和梯度幅值图像大小缩小成原图的1/2，并将这10幅图像组合成一幅特征图像，设原图像的大小为m×n×3，则生成的特征图像大小为再将特征图像中所有像素点从上到下、从左向右展开成一个维度为的列向量，就是所谓的聚类特征向量。