專利名稱：手勢辨識系統(tǒng)及手勢辨識方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明是有關(guān)于一種辨識系統(tǒng)及辨識方法，且特別是有關(guān)于一種手勢辨識系統(tǒng)及手勢辨識方法。
背景技術(shù)：
傳統(tǒng)的人機(jī)互動(dòng)界面為滑鼠、鍵盤和搖桿，隨著科技發(fā)展日新月異，近來觸控式屏幕也廣為應(yīng)用于各項(xiàng)電子產(chǎn)品中，作為人機(jī)互動(dòng)界面。為了使人機(jī)互動(dòng)可以更人性化，體感控制提供了一種全新的輸入方式，其中之一為手勢辨識，由于手勢是一種原始且自然的表示方式，因此在日常生活里，手勢成為人與人之間常用的溝通方式之一。手勢辨識應(yīng)用于人機(jī)界面設(shè)計(jì)、醫(yī)療保健、虛擬實(shí)境、數(shù)位藝術(shù)創(chuàng)作與游戲設(shè)計(jì)等領(lǐng)域近來漸漸受到消費(fèi)者的矚目。辨識手勢的資訊主要為手部移動(dòng)軌跡，而系統(tǒng)借由分析手勢資訊來判斷使用者的手勢，并且根據(jù)不同的手勢來達(dá)到人機(jī)互動(dòng)的功能。然而，當(dāng)使用者持續(xù)進(jìn)行手勢操控時(shí)，使用者會(huì)不斷移動(dòng)手臂以使手部不斷移動(dòng)。但不斷移動(dòng)手臂會(huì)造成使用者的疲勞，進(jìn)而影響使用者的使用時(shí)間。并且，手部的位置無法準(zhǔn)確的維持于定點(diǎn)，以致于無法精確地對系統(tǒng)進(jìn)行操控。因此，一種不會(huì)大幅增加使用者的疲勞且可精確操作的操控方式為手勢操控系統(tǒng)的研發(fā)方向之一。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供一種手勢辨識系統(tǒng)及手勢辨識方法，可依據(jù)影像中的手指數(shù)輸出手勢資訊，以提高操作的精確性及降低使用者的疲勞。本發(fā)明提出一種手勢辨識系統(tǒng)，其特征在于，包括一影像感測器及一影像處理器。影像感測器用以提供第一影像。影像處理器耦接影像感測器，以依據(jù)第一影像中的手部的手指數(shù)輸出手勢資訊。本發(fā)明亦提出一種手勢辨識方法，其特征在于，包括接收一影像感測器所提供的一第一影像；透過一影像處理器判斷第一影像中的一手部的手指數(shù)以輸出一手勢資訊。在本發(fā)明一實(shí)施例中，影像處理器擷取第一影像中的一膚色部分，以判斷第一影像中是否出現(xiàn)手部。當(dāng)?shù)谝挥跋裰谐霈F(xiàn)手部時(shí)，影像處理器對第一影像中的膚色部分進(jìn)行邊緣偵測，并且計(jì)算膚色部分的質(zhì)心點(diǎn)作為手部的質(zhì)心點(diǎn)，以依據(jù)膚色部分的多個(gè)邊緣點(diǎn)及手部的質(zhì)心點(diǎn)判斷手部的手指數(shù)。在本發(fā)明一實(shí)施例中，影像處理器將這些邊緣點(diǎn)的位置于垂直位置上大于手部的質(zhì)心點(diǎn)且與手部的質(zhì)心點(diǎn)間的距離大于一預(yù)設(shè)距離的部分的數(shù)量作為手部的手指數(shù)。在本發(fā)明一實(shí)施例中，影像處理器判斷這些邊緣點(diǎn)是否為對應(yīng)真實(shí)手指，并且將這些邊緣點(diǎn)中對應(yīng)真實(shí)手指且與手部的質(zhì)心點(diǎn)間的距離大于一預(yù)設(shè)距離的部分的數(shù)量作為手部的手指數(shù)。在本發(fā)明一實(shí)施例中，影像處理器依據(jù)這些邊緣點(diǎn)的形狀判斷這些邊緣點(diǎn)是否為對應(yīng)真實(shí)手指。在本發(fā)明一實(shí)施例中，影像處理器依據(jù)這些邊緣點(diǎn)的線條的斜率變化判斷這些邊緣點(diǎn)是否為對應(yīng)真實(shí)手指。在本發(fā)明一實(shí)施例中，影像處理器輸出手部的質(zhì)心點(diǎn)的位置資訊。在本發(fā)明一實(shí)施例中，影像感測器用以提供第二影像，且影像處理器依據(jù)第一影像中的手部的手指數(shù)與第二影像中的手部的手指數(shù)的差距輸出手勢資訊，其中第一影像的時(shí)間點(diǎn)不同于第二影像的時(shí)間點(diǎn)。 在本發(fā)明一實(shí)施例中，當(dāng)?shù)谝挥跋裰械氖植康氖种笖?shù)相同于第二影像中的手部的手指數(shù)時(shí)，影像處理器依據(jù)第一影像中手部的質(zhì)心點(diǎn)的位置及第二影像中手部的質(zhì)心點(diǎn)的位置判斷手部的質(zhì)心點(diǎn)的移動(dòng)方向，并且依據(jù)第一影像中的手部的手指數(shù)及手部的質(zhì)心點(diǎn)的移動(dòng)方向輸出手勢資訊?；谏鲜觯景l(fā)明實(shí)施例的手勢辨識系統(tǒng)及手勢辨識方法，影像處理器可依據(jù)第一影像中的手指數(shù)輸出手勢資訊，借此可提高操作的精確性及降低使用者的疲勞。


圖1為本發(fā)明一實(shí)施例的手勢辨識系統(tǒng)的系統(tǒng)示意圖。圖2為本發(fā)明一實(shí)施例的多個(gè)手勢示意圖。圖3為本發(fā)明一實(shí)施例的手勢辨識方法的流程圖。圖4為圖3中本發(fā)明一實(shí)施例的步驟S320的具體流程圖。圖5為本發(fā)明另一實(shí)施例的手勢辨識方法的流程圖。圖6為圖5中本發(fā)明另一實(shí)施例的步驟S520的具體流程圖。主要元件符號說明
100 :手勢辨識系統(tǒng)
110 :影像感測器 120 :影像處理器
210、220、230、240、250、260 :影像
Al A7、BI B6、Cl C6、Dl D6、El E6、Fl F6 :邊緣點(diǎn)
ΗΓΗ6 :膚色部分
IGES :手勢資訊
IMGl :第一影像
IMG2 :第二影像
IPOS :位置資訊
MA^MF :質(zhì)心點(diǎn)
S310、S320、S410、S420、S430、S440、S450、S510、S520、S610、S620、S630、S640、S650、S660.S670 :步驟。
具體實(shí)施例方式為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下將通過具體實(shí)施例和相關(guān)附圖，對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說明。
圖1為本發(fā)明一實(shí)施例的手勢辨識系統(tǒng)的系統(tǒng)示意圖。請參照圖1，在本實(shí)施例中，手勢辨識系統(tǒng)100包括影像感測器110及影像處理器120。影像感測器110用以將所接收的光線轉(zhuǎn)換為數(shù)字資訊后提供數(shù)字化的影像資訊(如第一影像MGl或第二影像MG2)。其中，第一影像頂Gl的時(shí)間點(diǎn)先于第二影像IMG2的時(shí)間點(diǎn)，亦即第一影像IMGl的時(shí)間點(diǎn)不同于第二影像MG2的時(shí)間點(diǎn)，并且第一影像MGl的時(shí)間點(diǎn)與第二影像MG2的時(shí)間點(diǎn)可間隔一單位時(shí)間(例如O. 5秒)。影像處理器120耦接影像感測器110，用以偵測第一影像MGl及/或第二影像IMG2中是否出現(xiàn)手部的影像，并且偵測在第一影像MGl及/或第二影像MG2中出現(xiàn)手部的影像。當(dāng)?shù)谝挥跋馦Gl及/或第二影像MG2中出現(xiàn)手部的影像，則影像處理器120可依據(jù)第一影像頂Gl及/或第二影像MG2中手部的手指數(shù)輸出手勢資訊IGES。或者，影像處理器120可計(jì)算第一影像MGl及第二影像MG2中手部的質(zhì)心點(diǎn)的位置，并且影像處理器120可依據(jù)第一影像IMGl及/或第二影像IMG2中手部的手指數(shù)及第一影像IMGl及第二影像MG2中手部的質(zhì)心點(diǎn)的位置輸出手勢資訊IGES。再者，影像處理器120可對應(yīng)地輸出第一影像頂Gl及/或第二影像MG2中手部的質(zhì)心點(diǎn)的位置資訊IP0S。具體的，若影像處理器120依據(jù)單一影像(如第一影像MGl或第二影像MG2)輸出手勢資訊IGES時(shí)，則影像處理器120可依據(jù)第一影像MGl中手部的手指數(shù)輸出手勢資訊IGES，并且可輸出對應(yīng)第一影像MGl中手部的質(zhì)心點(diǎn)的位置資訊IP0S?；蛘?，影像處理器120可依據(jù)第二影像MG2中手部的手指數(shù)輸出手勢資訊IGES，并且可輸出對應(yīng)第二影像IMG2中手部的質(zhì)心點(diǎn)的位置資訊IP0S。若影像處理器120依據(jù)兩相鄰影像(如第一影像MGl及第二影像MG2)輸出手勢資訊IGES時(shí)，則影像處理器120可依據(jù)第一影像MGl中的手部的手指數(shù)與第二影像MG2中的手部的手指數(shù)的差距輸出手勢資訊IGES。其次，當(dāng)?shù)谝挥跋馦Gl中的手部的手指數(shù)相同于第二影像頂G2中的手部的手指數(shù)時(shí)，影像處理器120可依據(jù)第一影像MGl中手部的質(zhì)心點(diǎn)的位置及第二影像IMG2中手部的質(zhì)心點(diǎn)的位置判斷手部的質(zhì)心點(diǎn)的移動(dòng)方向，并且影像處理器120可依據(jù)第一影像MGl或第二影像MG2中的手部的手指數(shù)及手部的質(zhì)心點(diǎn)的移動(dòng)方向輸出手勢資訊IGES。在本發(fā)明的一實(shí)施例中，當(dāng)手部的質(zhì)心點(diǎn)的移動(dòng)量大于一預(yù)定量時(shí)，則影像處理器120判定手部的質(zhì)心點(diǎn)為移動(dòng)，否則影像處理器120判定手部的質(zhì)心點(diǎn)視為未移動(dòng)。上述預(yù)定量可依據(jù)影像(如第一影像頂Gl及第二影像MG2)的大小而定，以水平移動(dòng)而言，上述預(yù)定量可以是影像的水平寬度與特定比例值(例如25%)的乘積，以垂直移動(dòng)而言，上述預(yù)定量可以是影像的垂直寬度與特定比例值(例如25%)的乘積。上述質(zhì)心點(diǎn)的移動(dòng)方向及特定比例值可依據(jù)本領(lǐng)域一般技術(shù)人員自行設(shè)定，本發(fā)明實(shí)施例不以此為限。圖2為本發(fā)明一實(shí)施例的多個(gè)手勢示意圖。請參照圖1及圖2，在本實(shí)施例中，影像210、220、230、240、250及260為對應(yīng)不同手勢，并且第一影像頂Gl及第二影像MG2可以分別為影像210、220、230、240、250及260的其中之一。在本實(shí)施例中，影像處理器120會(huì)對色彩進(jìn)行過濾，以擷取影像中的膚色部分。若影像中不包含膚色部分或膚色部分過大或過小時(shí)，則判斷影像中未出現(xiàn)手部；反之，則判斷影像中出現(xiàn)手部。接著，當(dāng)影像中出現(xiàn)手部時(shí)，影像處理器120對影像中的膚色部分進(jìn)行邊緣偵測，并且計(jì)算膚色部分的質(zhì)心點(diǎn)作為手部的質(zhì)心點(diǎn)，以依據(jù)膚色部分的多個(gè)邊緣點(diǎn)及手部的質(zhì)心點(diǎn)判斷手部的手指數(shù)。其中，膚色部分過大或過小可依據(jù)膚色部分在影像中所占的比例來判定，例如膚色部分在影像中比例為75%以上則視為過大，膚色部分在影像中比例為15%以下則視為過小。上述為用以說明，本發(fā)明實(shí)施例不以此為限。以影像210而言，影像處理器120會(huì)擷取到影像210中的膚色部分H1，并且由于膚色部分Hl不會(huì)過大及過小，因此影像處理器120會(huì)判斷影像210中出現(xiàn)手部(即膚色部分HO.接著，影像處理器120至少會(huì)偵測到邊緣點(diǎn)Af A7，并且計(jì)算出膚色部分Hl的質(zhì)心點(diǎn)MA。然后，影像處理器120會(huì)依據(jù)邊緣點(diǎn)Α1 A7與質(zhì)心點(diǎn)MA的相對位置及邊緣點(diǎn)Α1 A7與質(zhì)心點(diǎn)MA間的距離判斷邊緣點(diǎn)Af A7是否為手部的手指，以決定手部的手指數(shù)。具體的，由于手指一般為向上展開，因此真正的手指于垂直位置上一般會(huì)高于質(zhì)心點(diǎn)MA，并且當(dāng)手指展開后，手指的指尖會(huì)遠(yuǎn)尚質(zhì) 心點(diǎn)MA，亦即手指的指尖與質(zhì)心點(diǎn)MA間的距離會(huì)大于一預(yù)設(shè)距離(例如影像的垂直寬度的三分之一)。據(jù)此，影像處理器120將邊緣點(diǎn)Af A7的位置于垂直位置上大于手部的質(zhì)心點(diǎn)MA且與手部的質(zhì)心點(diǎn)MA間的距離大于預(yù)設(shè)距離的部分的數(shù)量作為手部的手指數(shù)，亦即影像處理器120會(huì)將邊緣點(diǎn)Af A5當(dāng)作手部的手指而決定手部的手指數(shù)為5。以影像220而言，影像處理器120會(huì)擷取到影像220中的膚色部分H2，并且至少會(huì)偵測到邊緣點(diǎn)B6，以及計(jì)算出膚色部分H2的質(zhì)心點(diǎn)MB。然后，依據(jù)影像210的判斷方式，影像處理器120會(huì)將邊緣點(diǎn)Bl、4當(dāng)作手部的手指而決定手部的手指數(shù)為4。以影像230而言，影像處理器120會(huì)擷取到影像230中的膚色部分H3，并且至少會(huì)偵測到邊緣點(diǎn)CrC6,以及計(jì)算出膚色部分H3的質(zhì)心點(diǎn)MC。然后，依據(jù)影像210的判斷方式，影像處理器120會(huì)將邊緣點(diǎn)C2 C4當(dāng)作手部的手指而決定手部的手指數(shù)為3。以影像240而言，影像處理器120會(huì)擷取到影像240中的膚色部分H4，并且至少會(huì)偵測到邊緣點(diǎn)Df D6，以及計(jì)算出膚色部分H4的質(zhì)心點(diǎn)MD。然后，依據(jù)影像210的判斷方式，影像處理器120會(huì)將邊緣點(diǎn)D3及D4當(dāng)作手部的手指而決定手部的手指數(shù)為2。以影像250而言，影像處理器120會(huì)擷取到影像250中的膚色部分H5，并且至少會(huì)偵測到邊緣點(diǎn)ΕΓΕ6,以及計(jì)算出膚色部分H5的質(zhì)心點(diǎn)ME。然后，依據(jù)影像210的判斷方式，影像處理器120會(huì)將邊緣點(diǎn)E4當(dāng)作手部的手指而決定手部的手指數(shù)為I。以影像260而言，影像處理器120會(huì)擷取到影像260中的膚色部分H6，并且至少會(huì)偵測到邊緣點(diǎn)Ff F6，以及計(jì)算出膚色部分H6的質(zhì)心點(diǎn)MF。然后，依據(jù)影像210的判斷方式，影像處理器120會(huì)將判定影像260中未出現(xiàn)手部的手指而決定手部的手指數(shù)為O。依據(jù)上述，影像處理器120可依據(jù)單一影像(如210、220、230、240、250及260)的手部的手指數(shù)輸出手勢資訊IGES，亦即影像210為對應(yīng)至一種手勢，影像220為對應(yīng)至另一種手勢，其余則以此類推。或者，影像處理器120可依據(jù)兩相鄰影像中(如210、220、230、240,250及260)手部的手指數(shù)的變化輸出手勢資訊IGES，亦即影像210變化至影像220為對應(yīng)至一種手勢，影像210變化至影像230為對應(yīng)至另一種手勢，其余則以此類推。再者，當(dāng)兩相鄰影像中(如210、220、230、240、250及260)手部的手指數(shù)為相同時(shí)，影像處理器120可依據(jù)影像中手部的手指數(shù)及手部的質(zhì)心點(diǎn)的移動(dòng)方向輸出手勢資訊IGES，亦即兩相鄰影像皆為影像210且手部的質(zhì)心點(diǎn)MA未移動(dòng)為對應(yīng)至一種手勢，兩相鄰影像皆為影像210且手部的質(zhì)心點(diǎn)MA分別往上、下、左、右移動(dòng)為對應(yīng)至四種手勢。在上述實(shí)施例中，影像處理器120是以邊緣點(diǎn)的位置于垂直位置上與手部的質(zhì)心點(diǎn)比較來判斷是否為手部的手指。但在本發(fā)明的一實(shí)施例中，影像處理器120可先判斷膚色部分的邊緣點(diǎn)是否為對應(yīng)真實(shí)手指，并且將這些邊緣點(diǎn)中對應(yīng)真實(shí)手指且與手部的質(zhì)心點(diǎn)間的距離大于一預(yù)設(shè)距離的部分的數(shù)量作為手部的手指數(shù)。以影像210為例，影像處理器120會(huì)偵測到邊緣點(diǎn)Af A7，并且計(jì)算出膚色部分Hl的質(zhì)心點(diǎn)MA。依據(jù)圖形來看，手指的指頭形狀類似字母“U”，而邊緣點(diǎn)AfA5的形狀類似字母“U”，因此邊緣點(diǎn)Af A5應(yīng)該為對應(yīng)真實(shí)手指，邊緣點(diǎn)A6及A7的形狀與字母“U”的相似度較低，因此邊緣點(diǎn)A6及A7應(yīng)該為非對應(yīng)真實(shí)手指?；蛘撸罁?jù)線條斜率來看，邊緣點(diǎn)A1 A5的線條的斜率變化較大，因此邊緣點(diǎn)Af Α5應(yīng)該為對應(yīng)真實(shí)手指，而邊緣點(diǎn)Α6及Α7的線條的斜率變化較小，因此邊緣點(diǎn)Α6及Α7應(yīng)該為非對應(yīng)真實(shí)手指。并且，由于邊緣點(diǎn)Α1 Α5與質(zhì)心點(diǎn)MA的距離較遠(yuǎn)，因此影像210的手部的手指數(shù)判定為5。圖3為本發(fā)明一實(shí)施例的手勢辨識方法的流程圖。請參照圖3，在本實(shí)例中，會(huì)接收影像感測器所提供的第一影像(步驟S310)，并且透過影像處理器判斷第一影像中的手部 的手指數(shù)以輸出手勢資訊(步驟S320)。圖4為圖3中本發(fā)明一實(shí)施例的步驟S320的具體流程圖。請參照圖3及圖4，在本實(shí)施例中，會(huì)透過影像處理器擷取第一影像中的膚色部分(步驟S410)，并且依據(jù)所擷取的膚色部分判斷第一影像中是否出現(xiàn)手部(步驟S420)。當(dāng)?shù)谝挥跋裰谐霈F(xiàn)手部時(shí)，亦即步驟S420的判斷結(jié)果為“是”，則透過影像處理器對第一影像中的膚色部分進(jìn)行邊緣偵測，并且計(jì)算膚色部分的質(zhì)心點(diǎn)的位置作為手部的質(zhì)心點(diǎn)(步驟S430)。接著，會(huì)透過影像處理器依據(jù)膚色部分的多個(gè)邊緣點(diǎn)及手部的質(zhì)心點(diǎn)判斷手部的手指數(shù)(步驟S440)，并且透過影像處理器依據(jù)第一影像中的手部的手指數(shù)輸出手勢資訊(步驟S450)。當(dāng)?shù)谝挥跋裰形闯霈F(xiàn)手部時(shí)，亦即步驟S420的判斷結(jié)果為“否”，則回到步驟S310。并且，在步驟S450之后，同樣會(huì)回到步驟S310。圖5為本發(fā)明另一實(shí)施例的手勢辨識方法的流程圖。請參照圖5，在本實(shí)例中，會(huì)接收影像感測器所提供的第一影像及第二影像，其中第一影像的時(shí)間點(diǎn)不同于第二影像的時(shí)間點(diǎn)(步驟S510)。接著，會(huì)透過影像處理器依據(jù)第一影像中的手部的手指數(shù)與第二影像中的手部的手指數(shù)的差距輸出手勢資訊(步驟S520)。圖6為圖5中本發(fā)明另一實(shí)施例的步驟S520的具體流程圖。請參照圖5及圖6，在本實(shí)施例中，會(huì)透過影像處理器擷取第一影像及第二影像中的膚色部分(步驟S610)，并且依據(jù)所擷取的膚色部分判斷第一影像及第二影像中是否皆出現(xiàn)手部(步驟S620)。當(dāng)?shù)谝挥跋窦暗诙跋裰薪猿霈F(xiàn)手部時(shí)，亦即步驟S620的判斷結(jié)果為“是”，則透過影像處理器對第一影像及第二影像中的膚色部分進(jìn)行邊緣偵測，并且計(jì)算膚色部分的質(zhì)心點(diǎn)的位置作為手部的質(zhì)心點(diǎn)(步驟S630)。接著，會(huì)透過影像處理器依據(jù)膚色部分的多個(gè)邊緣點(diǎn)及手部的質(zhì)心點(diǎn)判斷第一影像中手部的手指數(shù)及第二影像中手部的手指數(shù)(步驟S640)。然后，判斷第一影像中的手部的手指數(shù)是否相同于第二影像中的手部的手指數(shù)(步驟S650)。當(dāng)?shù)谝挥跋裰械氖植康氖种笖?shù)相同于第二影像中的手部的手指數(shù)時(shí)，亦即步驟S650的判斷結(jié)果為“是”，會(huì)透過影像處理器依據(jù)第一影像中手部的質(zhì)心點(diǎn)的位置及第二影像中的手部的質(zhì)心點(diǎn)的位置判斷手部的質(zhì)心點(diǎn)的移動(dòng)方向，并且依據(jù)第一影像中的手部的手指數(shù)及手部的質(zhì)心點(diǎn)的移動(dòng)方向輸出手勢資訊。當(dāng)?shù)谝挥跋裰械氖植康氖种笖?shù)不同于第二影像中的手部的手指數(shù)時(shí)，亦即步驟S650的判斷結(jié)果為“否”，會(huì)透過影像處理器依據(jù)第一影像中的手部的手指數(shù)與第二影像中的手部的手指數(shù)的差距輸出手勢資訊。當(dāng)?shù)谝挥跋窦暗诙跋竦钠渲兄晃闯霈F(xiàn)手部或第一影像及第二影像中皆未出現(xiàn)手部時(shí)，亦即步驟S620的判斷結(jié)果為“否”，則回到步驟S510。并且，在步驟S660及S670之后，同樣會(huì)回到步驟 S510。其中，上述步驟的順序?yàn)橛靡哉f明，本發(fā)明實(shí)施例不以此為限。并且，上述步驟的細(xì)節(jié)可參照圖1及圖2實(shí)施例，在此則不再贅述。綜上所述，本發(fā)明實(shí)施例的手勢辨識系統(tǒng)及手勢辨識方法，影像處理器可依據(jù)單一影像中的手指數(shù)輸出手勢資訊，或者影像處理器可依據(jù)兩相鄰影像中的手部的手指數(shù)的差距輸出手勢資訊。并且，當(dāng)兩相鄰影像中的手部的手指數(shù)相同時(shí)，影像處理器可依據(jù)影像中的手部的手指數(shù)與手部的質(zhì)心點(diǎn)的移動(dòng)方向輸出手勢資訊。借此，可提高操作的精確性及降低使用者的疲勞。上列較佳實(shí)施例，對本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)進(jìn)行了進(jìn)一步詳細(xì)說明，所應(yīng)理解的是，以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種手勢辨識系統(tǒng)，其特征在于，包括 一影像感測器，用以提供一第一影像；以及 一影像處理器，耦接該影像感測器，以依據(jù)該第一影像中的一手部的手指數(shù)輸出一手勢資訊。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的手勢辨識系統(tǒng)，其特征在于其中該影像處理器擷取該第一影像中的一膚色部分，以判斷該第一影像中是否出現(xiàn)該手部，當(dāng)該第一影像中出現(xiàn)該手部時(shí)，該影像處理器對該第一影像中的該膚色部分進(jìn)行邊緣偵測，并且計(jì)算該膚色部分的質(zhì)心點(diǎn)作為該手部的質(zhì)心點(diǎn)，以依據(jù)該膚色部分的多個(gè)邊緣點(diǎn)及該手部的質(zhì)心點(diǎn)判斷該手部的手指數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的手勢辨識系統(tǒng)，其特征在于其中該影像處理器將該些邊緣點(diǎn)的位置于垂直位置上大于該手部的質(zhì)心點(diǎn)且與該手部的質(zhì)心點(diǎn)間的距離大于一預(yù)設(shè)距離的部分的數(shù)量作為該手部的手指數(shù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的手勢辨識系統(tǒng)，其特征在于其中該影像處理器判斷該些邊緣點(diǎn)是否為對應(yīng)真實(shí)手指，并且將該些邊緣點(diǎn)中對應(yīng)真實(shí)手指且與該手部的質(zhì)心點(diǎn)間的距離大于一預(yù)設(shè)距離的部分的數(shù)量作為該手部的手指數(shù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的手勢辨識系統(tǒng)，其特征在于其中該影像處理器依據(jù)該些邊緣點(diǎn)的形狀判斷該些邊緣點(diǎn)是否為對應(yīng)真實(shí)手指。
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的手勢辨識系統(tǒng)，其特征在于其中該影像處理器依據(jù)該些邊緣點(diǎn)的線條的斜率變化判斷該些邊緣點(diǎn)是否為對應(yīng)真實(shí)手指。
7.根據(jù)權(quán)利要求2所述的手勢辨識系統(tǒng)，其特征在于其中該影像處理器輸出該手部的質(zhì)心點(diǎn)的位置資訊。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的手勢辨識系統(tǒng)，其特征在于其中該影像感測器用以提供一第二影像，該影像處理器依據(jù)該第一影像中的該手部的手指數(shù)與該第二影像中的該手部的手指數(shù)的差距輸出該手勢資訊，其中該第一影像的時(shí)間點(diǎn)不同于該第二影像的時(shí)間點(diǎn)。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的手勢辨識系統(tǒng)，其特征在于其中當(dāng)該第一影像中的該手部的手指數(shù)相同于該第二影像中的該手部的手指數(shù)時(shí)，該影像處理器依據(jù)該第一影像中該手部的質(zhì)心點(diǎn)的位置及該第二影像中該手部的質(zhì)心點(diǎn)的位置判斷該手部的質(zhì)心點(diǎn)的移動(dòng)方向，并且依據(jù)該第一影像中的該手部的手指數(shù)及該手部的質(zhì)心點(diǎn)的移動(dòng)方向輸出該手勢資訊。
10.一種手勢辨識方法，其特征在于，包括 接收一影像感測器所提供的一第一影像；以及 透過一影像處理器判斷該第一影像中的一手部的手指數(shù)以輸出一手勢資訊。
11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的手勢辨識方法，其特征在于其中判斷該第一影像中的該手部的手指數(shù)的步驟包括 透過該影像處理器擷取該第一影像中的一膚色部分，以判斷該第一影像中是否出現(xiàn)該手部; 當(dāng)該第一影像中出現(xiàn)該手部時(shí)，透過該影像處理器對該第一影像中的該膚色部分進(jìn)行邊緣偵測，并且計(jì)算該膚色部分的質(zhì)心點(diǎn)的位置作為該手部的質(zhì)心點(diǎn)；以及 透過該影像處理器依據(jù)該膚色部分的多個(gè)邊緣點(diǎn)及該手部的質(zhì)心點(diǎn)判斷該手部的手指數(shù)。
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的手勢辨識方法，其特征在于其中依據(jù)該些邊緣點(diǎn)及該手部的質(zhì)心點(diǎn)判斷該手部的手指數(shù)的步驟包括 透過該影像處理器將該些邊緣點(diǎn)的位置于垂直位置上大于該手部的質(zhì)心點(diǎn)且與該手部的質(zhì)心點(diǎn)間的距離大于一預(yù)設(shè)距離的部分的數(shù)量作為該手部的手指數(shù)。
13.根據(jù)權(quán)利要求11所述的手勢辨識方法，其特征在于其中依據(jù)該些邊緣點(diǎn)及該手部的質(zhì)心點(diǎn)判斷該手部的手指數(shù)的步驟包括 透過該影像處理器判斷該些邊緣點(diǎn)是否為對應(yīng)真實(shí)手指，并且將該些邊緣點(diǎn)中對應(yīng)真實(shí)手指且與該手部的質(zhì)心點(diǎn)間的距離大于一預(yù)設(shè)距離的部分的數(shù)量作為該手部的手指數(shù)。
14.根據(jù)權(quán)利要求13所述的手勢辨識方法，其特征在于其中判斷該些邊緣點(diǎn)是否為對應(yīng)真實(shí)手指的步驟包括 透過該影像處理器依據(jù)該些邊緣點(diǎn)的形狀判斷該些邊緣點(diǎn)是否為對應(yīng)真實(shí)手指。
15.根據(jù)權(quán)利要求13所述的手勢辨識方法，其特征在于其中判斷該些邊緣點(diǎn)是否為對應(yīng)真實(shí)手指的步驟包括 透過該影像處理器依據(jù)該些邊緣點(diǎn)的線條的斜率變化判斷該些邊緣點(diǎn)是否為對應(yīng)真實(shí)手指。
16.根據(jù)權(quán)利要求11所述的手勢辨識方法，其特征在于更包括 透過該影像處理器輸出該手部的質(zhì)心點(diǎn)的位置資訊。
17.根據(jù)權(quán)利要求10所述的手勢辨識方法，其特征在于更包括 接收該影像感測器所提供的一第二影像，其中該第一影像的時(shí)間點(diǎn)不同于該第二影像的時(shí)間點(diǎn)；以及 透過該影像處理器依據(jù)該第一影像中的該手部的手指數(shù)與該第二影像中的該手部的手指數(shù)的差距輸出該手勢資訊。
18.根據(jù)權(quán)利要求17所述的手勢辨識方法，其特征在于其中透過該影像處理器依據(jù)該第一影像中的該手部的手指數(shù)與該第二影像中的該手部的手指數(shù)的差距輸出該手勢資訊的步驟包括 當(dāng)該第一影像中的該手部的手指數(shù)相同于該第二影像中的該手部的手指數(shù)時(shí)，透過該影像處理器依據(jù)該第一影像中該手部的質(zhì)心點(diǎn)的位置及該第二影像中的該手部的質(zhì)心點(diǎn)的位置判斷該手部的質(zhì)心點(diǎn)的移動(dòng)方向，并且依據(jù)該第一影像中的該手部的手指數(shù)及該手部的質(zhì)心點(diǎn)的移動(dòng)方向輸出該手勢資訊。
全文摘要
本發(fā)明是有關(guān)于一種辨識系統(tǒng)及辨識方法，且特別是有關(guān)于一種手勢辨識系統(tǒng)及手勢辨識方法。手勢辨識系統(tǒng)包括一影像感測器及一影像處理器。影像感測器用以提供第一影像。影像處理器耦接影像感測器，以依據(jù)第一影像中的手部的手指數(shù)輸出手勢資訊。借此，可提高操作的精確性及降低使用者的疲勞。
文檔編號G06F3/01GK103019389SQ201310010579
公開日2013年4月3日 申請日期2013年1月12日 優(yōu)先權(quán)日2013年1月12日
發(fā)明者姜智尹, 張哲維 申請人:福建華映顯示科技有限公司, 中華映管股份有限公司