[发明专利]一种基于Kinect的手部动作捕捉方法

摘要

本发明公开了一种基于Kinect的手部动作捕捉方法，涉及虚拟现实解析技术领域，具体捕捉过程包括以下步骤，步骤1打开Kinect的彩色和深度视频流，选出这些连通域中平均深度值最小的区域minROI，并记录该区域所在的位置和平均深度；步骤2当连续三帧检测到的minROI，其平均深度值变化不大，在深度图中分割出手部区域，完成本次手势的精确分割；步骤3将分割出的手部区域中的肤色像素建立肤色模型；步骤4当检测到start＝1且gesture＝‑1时，判断是否为肤色，若属于辐射的像素个数大于某一阈值时确定此时分隔出的前景为用户手势。本发明的基于Kinect的手部动作捕捉方法，对复杂的背景有更大的适应性。

主权项

一种基于Kinect的手部动作捕捉方法，其特征在于，手部的动作过程分为开始、稳定、结束三个阶段，当处于稳定阶段时手是保持不变的，而在开始和结束阶段都有手的运动，具体捕捉过程包括以下步骤：步骤1：打开Kinect的彩色和深度视频流，对彩色视频流做帧差，对得到的差分图做连通域分析，参照对应的深度图，选出这些连通域中平均深度值最小的区域minROI，并记录该区域所在的位置和平均深度；步骤2：当连续三帧检测到的minROI，其平均深度值变化不大，而位置在水平方向有明显的平移运动时就认为此时用户在做水平方向的快速移动，即开启了识别系统，令star t＝1并把此时minROI的平均深度值deepTH作为分割阈值，在深度图中分割出手部区域，完成本次手势的精确分割；步骤3：将分割出的手部区域中的肤色像素建立肤色模型，并将deepTH扩大一定的距离后得到segTH，(0，segTH)的深度区间就是下次手势出现的候选区域；步骤4：当检测到start＝1且gesture＝‑1时，对深度图中(0，segTH)范围内的像素值建立深度直方图，对于驱动小块噪声后的直方图，安装深度值从小到大的顺序扫描，把第一次出现高度锐减的直方块所在的深度值作为分隔阈值来分割深度图形，选取其中最大的面积区域作为感兴趣区域ROI，对ROI内的每个像素，判断是否为肤色，若属于辐射的像素个数大于某一阈值时确定此时分隔出的前景为用户手势，令gesture＝‑1，否则认为此帧中没有用户手势，重置start＝0，gesture＝0，继续循环步骤4。