[发明专利]手势立体互动投影技术在审
申请号: | 201811047721.2 | 申请日: | 2018-09-07 |
公开(公告)号: | CN108932060A | 公开(公告)日: | 2018-12-04 |
发明(设计)人: | 薛爱凤 | 申请(专利权)人: | 深圳众赢时代科技有限公司 |
主分类号: | G06F3/01 | 分类号: | G06F3/01 |
代理公司: | 深圳市中联专利代理有限公司 44274 | 代理人: | 李俊 |
地址: | 518000 广东省深圳市南山区粤*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本发明涉及手势立体互动投影技术,用户一个或多个手指上佩戴戒指LED发光管,通过若干标志点来简化处理跟踪及识别、定位,系统通过检测发光管代替指尖检测,可以通过光点指向屏幕中的特定位装置,将通过戒指中的六轴加速度传感器、红外信号发生器、屏幕超声和红外定位网格、屏幕上方双景深摄像头作为信号采集。本发明的有益效果是:通过手部轨迹动作信号处理和光感应数据的修正,实现与全息投影的画面互动,过触觉仿真单元,实现触觉感应,增强互动真实感受,用户可以通过光感应数据手套内的光线传感器和轨迹数据传感器同时得到全息影像的触觉反馈,通过不断的增加采样量不断优化完善参数实现对不同的人手势互动投影的从而实现个体人群自适应。 | ||
搜索关键词: | 互动 手势 投影技术 光感应 戒指 屏幕 六轴加速度传感器 红外信号发生器 光线传感器 摄像头 触觉反馈 触觉感应 仿真单元 轨迹数据 红外定位 简化处理 全息投影 全息影像 数据手套 信号采集 信号处理 指尖检测 标志点 采样量 发光管 自适应 传感器 触觉 网格 超声 光点 景深 手部 投影 佩戴 指向 修正 跟踪 检测 人群 优化 | ||
【主权项】:
1.手势立体互动投影技术,其特征在于:按照下述步骤依次进行:步骤一:用户一个或多个手指上佩戴戒指LED发光管,通过若干标志点来简化处理跟踪及识别、定位,系统通过检测发光管代替指尖检测,可以通过光点指向屏幕中的特定位装置,将通过戒指中的六轴加速度传感器、红外信号发生器、屏幕超声和红外定位网格、屏幕上方摄像头作为信号采集,同时结合每个人的动作画像模型建模,根据光线传感器的信号,分析当前光感应数据手套与全息投影设备接触面的色彩,得出接触画面;通过光线反射波收集单元的信号,分析确定光感应数据手套与全息图像的空间位置,通过轨迹数据传感器的信号分析当前手部动作手势,再将上述信号整合处理,通过与当前全息投影播放画面的匹配,精确确定当前光感应数据手套与全息投影播放画面相互之间的空间位置,建立以光感应数据手套位置为中心,以全息投影播放画面为背景的3D坐标系位置建模,具体建模过程如下:(1)被拍摄者携带的加速度采集单元采用MEMS(Micro Flectro MechanicalSystems,微机电系统)关键部分是一种悬臂构造的中间电容板,当速度变化或加速度达到足够大时,它所受的惯性力超过固定或支撑他的力,这时它就会移动,跟上下电容板之间的距离就会变化,上下电容就会因此变化。电容变化跟加速度成正比。电容变化会被转化为电压信号直接输出或经过数字化处理后输出;(2)通过三维扫描仪构建对象的三维模型,设定初始边界条件,根据边界条件进行三维模型区域分解,分解得到与并行计算中总进程数相等的子模型数目,以初始边界条件为计算条件,当计算过程中初始的边界条件发生改变则重新启动边界设置程序,重新对该子模型进行计算,直到边界稳定或计算子结果为常数,读入当前进程中对应的输入文件,利用并行特征曲线算法对控制方程中的非线性项进行线性化处理,得到正定、对称的局部线性系统,如果边界条件发生改变重新启动边界设置程序,再进行计算,直到边界稳定或者计算子结果定常为止;每完成一定时间步的计算,进行一次输出文件的读写操作。(3)通过分析模块建立和自适应完善的识别模型,重点通过加速度传感器和腕表压力传感器的作用力的规律进行建模,并通过遗传算子的操作,给出运动状态识别结果,供远程健康大数据分析管理使用。(4)对数据进行小波分解、对高频小波系数处理、小波重构三个步骤的小波变换操作,将四个方向时域信号离散化,将多种频率成分的混合信号分解到不同频段,然后根据各种子信号在频域上的不同特征按频带处理;获取信噪比高的步态数据。(5)采用采用小波包分解、差分算法分别从压力的三方向(左右、前后、垂直)提取频域时域特征,用SVM进行识别。其中,传感器各区域作用力与运动步态相关,时频可表征步态周期性、变化率和加速度等整体特征,频域可表征谱特性等细节特征。(6)先用模糊C均值法从提取的步态频域特征的多个小波包中挑选最小最优小波包集合,再用模糊C均值法基于模糊隶属度排序从挑选出的集合中挑选最小最优小波包分解系数,得到最小最优步态频域特征子集,再与步态时域特征组合,得到融合后的步态特征集,采用SVM进行步态识别,采用非线性映射径向基核函数将线性不可分的低维空间映射到线性可分的高维空间,先训练分类器,再用分类器识别步态样本建立识别建模。(7)根据运动变化率自适应调整采样率,多路径传输预处理图像:(8)主进程分别读入当前时间步内各个进程的输出文件,将采集到的所述多路视频流进行拼合处理,以生成携带所述时间戳的全景视频流,然后按照区域分解的算法将结果合并还原,将结果以ASCLL格式暂存。步骤二:全息投影设备与光感应数据手套/戒指的互动,操作者佩戴光感应数据手套,根据轨迹数据传感器的信号,确定当前手势形状;根据光线传感器及光线反射波收集单元的信号,确定光感应数据手套动作瞬间接触画面的光线画面变化,根据上述信号,分析当前与光感应数据手套互动动作相匹配的全息投影图像,通过对全息投影激光投射单元的控制,实现互动匹配画面播放;根据匹配画面内容,对触觉仿真单元进行控制,实现压力、温度、痛感的基本触感。步骤三:将步骤一中的建模过程不断的增加采样样本,每次输入新的样本,根据交叉验证法原理,计算SVM分类器识别率,进行适应度评估,不设定遗传算法的终止值,终止条件采用比高法,如果训练的识别率高于现有则设为最优参数,否则,执行选择、交叉和变异等操作进一步优化训练参数,实现模型的自适应完善。
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