專利名稱：電視數(shù)字圖像交互方法及系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)電視技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種電視數(shù)字圖像交互方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
隨著信息技術(shù)的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)已不僅應(yīng)用在使用電腦進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)的互動(dòng)操作，而且互聯(lián)網(wǎng)已進(jìn)入到生活的方方面面，人們無(wú)事時(shí)刻不在進(jìn)行上網(wǎng)體驗(yàn)。在目前的商用寬帶網(wǎng)絡(luò)中，用戶在家中可以通過(guò)兩種方式享受網(wǎng)絡(luò)多媒體服務(wù)。其一是個(gè)人電腦(PC)，用戶通過(guò)電腦上網(wǎng)的同時(shí)，可以收聽(tīng)廣播節(jié)目或欣賞音樂(lè)，也可以直接在電腦上收看電視或電影等視頻節(jié)目；其二是網(wǎng)絡(luò)電視，用戶家里增置機(jī)頂盒，由機(jī)頂盒直接和普通電視機(jī)相連，用戶通過(guò)控制機(jī)頂盒選擇收看寬帶網(wǎng)絡(luò)電視節(jié)目。它能夠很好地適應(yīng)當(dāng)今網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展的趨勢(shì)，充分有效地利用網(wǎng)絡(luò)資源。其中上述的網(wǎng)絡(luò)電視又稱IPTV(Interactive Personality TV),既不同于傳統(tǒng)的模擬式有線電視，也不同于經(jīng)典的數(shù)字電視。因?yàn)?，傳統(tǒng)的和經(jīng)典的數(shù)字電視都具有頻分制、定時(shí)、單向廣播等特點(diǎn)。盡管經(jīng)典的數(shù)字電視相對(duì)于模擬電視有許多技術(shù)革新，但只是信號(hào)形式的改變，而沒(méi)有觸及媒體內(nèi)容的傳播方式。IPTV已將媒體內(nèi)容承載在互聯(lián)網(wǎng)之上，真正實(shí)現(xiàn)了電視產(chǎn)業(yè)媒體傳播方式的改變。網(wǎng)絡(luò)電視是將電視機(jī)、個(gè)人電腦及手持設(shè)備作為顯示終端，通過(guò)機(jī)頂盒或計(jì)算機(jī)接入寬帶網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)數(shù)字電視、時(shí)移電視、互動(dòng)電視等服務(wù)，網(wǎng)絡(luò)電視的出現(xiàn)給人們帶來(lái)了一種全新的電視觀看方法，它改變了以往被動(dòng)的電視觀看模式，實(shí)現(xiàn)了電視以網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)按需觀看、隨看隨停的便捷方式。然而隨著網(wǎng)絡(luò)電視的功能的發(fā)展，傳統(tǒng)遙控器的使用變得難以操作，嚴(yán)重影響了電視與用戶的交互友好性，影響了用戶的使用體驗(yàn)，而且傳統(tǒng)遙控器外形設(shè)計(jì)及操作方式單調(diào)，且容易丟失，造成用戶使用不便。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中，使用傳統(tǒng)遙控器難以進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)電視的操作，影響了用戶的使用體驗(yàn)，造成用戶使用不便等技術(shù)問(wèn)題。為解決以上技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供一種電視數(shù)字圖像交互方法，其特征在于，包括以下步驟:獲取視頻信號(hào)；將手勢(shì)從視頻信號(hào)中切分出來(lái)；進(jìn)行手勢(shì)分析，產(chǎn)生手勢(shì)特征參數(shù)；根據(jù)所述手勢(shì)特征參數(shù)對(duì)所述手勢(shì)進(jìn)行識(shí)別并產(chǎn)生手勢(shì)識(shí)別信號(hào)；根據(jù)生成的所述手勢(shì)識(shí)別信號(hào)驅(qū)動(dòng)電視進(jìn)行各種操作。進(jìn)一步的，在將手勢(shì)從視頻信號(hào)中切分出來(lái)之前，還包括步驟:檢測(cè)視頻信號(hào)里是否有手勢(shì)出現(xiàn)，如果有，則將所述手勢(shì)從視頻信號(hào)中切分出來(lái)；如果沒(méi)有，則進(jìn)入待機(jī)狀態(tài)。進(jìn)一步的，對(duì)所述手勢(shì)進(jìn)行識(shí)別具體包括以下步驟:將所述手勢(shì)的特征參數(shù)與預(yù)先存儲(chǔ)的模板特征參數(shù)進(jìn)行匹配，通過(guò)測(cè)量?jī)烧咧g的相似度來(lái)進(jìn)行識(shí)別。
進(jìn)一步的，將所述手勢(shì)從視頻信號(hào)中切分出來(lái)具體包括以下步驟:利用所述手勢(shì)圖像與背景圖像的差分來(lái)檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)區(qū)域，從而將所述手勢(shì)從視頻信號(hào)中切分出來(lái)。進(jìn)一步的，將所述手勢(shì)從視頻信號(hào)中切分出來(lái)具體包括以下步驟:在連續(xù)圖像序列中的兩個(gè)或三個(gè)相鄰幀之間采用基于像素的時(shí)間差分并且閾值化來(lái)提取出圖像中的運(yùn)動(dòng)區(qū)域，從而將所述手勢(shì)從視頻信號(hào)中切分出來(lái)。進(jìn)一步的，將所述手勢(shì)從視頻信號(hào)中切分出來(lái)具體包括以下步驟:利用所述手勢(shì)運(yùn)動(dòng)隨時(shí)間變化的光流特征，通過(guò)計(jì)算位移向量光流場(chǎng)來(lái)初始化基于輪廓的跟蹤算法，從而將所述手勢(shì)從視頻信號(hào)中切分出來(lái)。本發(fā)明還提供一種電視數(shù)字圖像交互，包括:視頻播放單元，用于播放視頻圖像；影像擷取分析單元，其包括影像擷取模塊、特征提取模塊和分類(lèi)器識(shí)別模塊，所述影像擷取模塊獲取視頻信號(hào)；所述特征提取模塊將所述手勢(shì)從視頻信號(hào)中切分出來(lái)，進(jìn)行手勢(shì)分析，產(chǎn)生手勢(shì)特征參數(shù)；所述分類(lèi)器識(shí)別模塊根據(jù)所述手勢(shì)特征參數(shù)對(duì)所述手勢(shì)進(jìn)行識(shí)別并產(chǎn)生手勢(shì)識(shí)別信號(hào)；控制單元，電性連接于所述視頻播放單元與所述影像擷取分析單元之間，用于接收所述行為識(shí)別信號(hào)來(lái)控制所述視頻播放單元的操作。進(jìn)一步的，所述影像擷取模塊為紅外線攝像裝置。進(jìn)一步的，還包括機(jī)頂盒，用于與互聯(lián)網(wǎng)連接，其中，所述影像擷取分析單元及所述控制設(shè)置于所述機(jī)頂盒中。綜上所述，本發(fā)明提供的電視數(shù)字圖像交互方法及系統(tǒng)，是基于視覺(jué)的手勢(shì)識(shí)別是利用攝像機(jī)采集手勢(shì)信息，并進(jìn)行識(shí)別。該方法的優(yōu)點(diǎn)是輸入設(shè)備比較便宜，對(duì)用戶限制少，人手處于自然狀態(tài)，使人能夠以自然的方法進(jìn)行人機(jī)交互，極大的改善了人機(jī)交互的用戶體驗(yàn)。


圖1為本發(fā)明一實(shí)施例所提供的電視數(shù)字圖像交互方法的流程示意圖；圖2為本發(fā)明一實(shí)施例所提供的電視數(shù)字圖像交互系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實(shí)施例方式為讓本發(fā)明的上述特征和優(yōu)點(diǎn)能更明顯易懂，下文特舉示例性實(shí)施例，并配合附圖，作詳細(xì)說(shuō)明如下。為讓本發(fā)明的上述特征和優(yōu)點(diǎn)能更明顯易懂，下文特舉示例性實(shí)施例，并配合附圖，作詳細(xì)說(shuō)明如下。請(qǐng)參考圖1，其為本發(fā)明一實(shí)施例所提供的電視數(shù)字圖像交互的方法的流程示意圖。如圖所示，該方法包括如下步驟:SllO:獲取視頻信號(hào)。S120:將所述手勢(shì)從視頻信號(hào)中切分出來(lái)。本發(fā)明的另一實(shí)施例中，在步驟S120之前還具有一判斷步驟:檢測(cè)視頻信號(hào)里是否有手勢(shì)出現(xiàn)，如果有，則進(jìn)入步驟將所述手勢(shì)從視頻信號(hào)中切分出來(lái)；如果沒(méi)有，則進(jìn)入待機(jī)狀態(tài)。要將手勢(shì)圖像從視頻中分割處理，需要從圖像中將運(yùn)動(dòng)區(qū)域從背景圖像中提取出來(lái)。運(yùn)動(dòng)區(qū)域的有效分割對(duì)于目標(biāo)分類(lèi)、跟蹤和行為理解等后期處理是非常重要的，然而，由于背景圖像的動(dòng)態(tài)變化，如天氣、光照及影子等得影像，使得運(yùn)動(dòng)檢測(cè)成為一項(xiàng)相當(dāng)困難的工作，本發(fā)明實(shí)施例采用了幾種方法來(lái)達(dá)成以上目的。本發(fā)明一實(shí)施例，在步驟S120中，采用背景減除法將所述手勢(shì)從視頻信號(hào)中切分出來(lái)，其利用所述手勢(shì)圖像與背景圖像的差分來(lái)檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)區(qū)域，從而將所述手勢(shì)從視頻信號(hào)中切分出來(lái)。在對(duì)于動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的變化，如光照和外來(lái)無(wú)關(guān)事件的干擾特別敏感，為了減少動(dòng)態(tài)場(chǎng)景對(duì)于運(yùn)動(dòng)分割的影響，以開(kāi)發(fā)不同的背景模型。例如利用最小、最大強(qiáng)度值和最大時(shí)間差分值為場(chǎng)景中的每個(gè)像素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)建模，并進(jìn)行周期性背景更新。還例如利用像素色彩和梯度信息相結(jié)合的自適應(yīng)背景模型來(lái)解決影子和不可靠色彩線索對(duì)于分割的影響等。本發(fā)明另一實(shí)施例，在步驟S120中，采用時(shí)間差分法將所述手勢(shì)從視頻信號(hào)中切分出來(lái)，其是在連續(xù)圖像序列中的兩個(gè)或三個(gè)相鄰幀之間采用基于像素的時(shí)間差分并且閾值化來(lái)提取出圖像中的運(yùn)動(dòng)區(qū)域，從而將所述手勢(shì)從視頻信號(hào)中切分出來(lái)。例如利用兩幀差分方法從實(shí)際視頻圖像中檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，進(jìn)而用于目標(biāo)分類(lèi)和跟蹤。還可利用三幀差分代替兩幀差分。本發(fā)明另一實(shí)施例，在步驟S120中，基于光流法將所述手勢(shì)從視頻信號(hào)中切分出來(lái)，其利用所述手勢(shì)運(yùn)動(dòng)隨時(shí)間變化的光流特征，通過(guò)計(jì)算位移向量光流場(chǎng)來(lái)初始化基于輪廓的跟蹤算法，從而有效地提取和跟蹤運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，將所述手勢(shì)從視頻信號(hào)中切分出來(lái)。S130:進(jìn)行手勢(shì)分析，產(chǎn)生手勢(shì)特征參數(shù)。S140:根據(jù)所述手勢(shì)特征參數(shù)對(duì)所述手勢(shì)進(jìn)行識(shí)別并產(chǎn)生手勢(shì)識(shí)別信號(hào)。本發(fā)明的一實(shí)施例，在步驟S140中，采用模板匹配技術(shù)進(jìn)行手勢(shì)識(shí)別，其是將待識(shí)別手勢(shì)的特征參數(shù)與預(yù)先存儲(chǔ)的模板特征參數(shù)進(jìn)行匹配，通過(guò)測(cè)量?jī)烧咧g的相似度來(lái)進(jìn)行識(shí)別。例如利用HausdorfT距離模板匹配思想來(lái)實(shí)現(xiàn)手勢(shì)的識(shí)別，將待識(shí)別手勢(shì)和模板手勢(shì)的邊緣圖像變換到歐式距離空間，求出他們的Hausdorff距離或修正的Hausdorff距離，用該距離值代表待識(shí)別手勢(shì)和模板手勢(shì)的相似度，識(shí)別結(jié)果取與最小距離值對(duì)應(yīng)的豐吳板手勢(shì)。本發(fā)明的另一實(shí)施例，在步驟S140中，采用統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)進(jìn)行手勢(shì)識(shí)別，其是通過(guò)統(tǒng)計(jì)樣本特征向量來(lái)確定分類(lèi)器的基于概率統(tǒng)計(jì)理論的分類(lèi)方法。這種技術(shù)要求從原始數(shù)據(jù)中提取特定的特征向量，對(duì)這些特征向量進(jìn)行分類(lèi)，而不是直接對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別，例如將SVM(Support Vector Machine,支持向量機(jī))增量訓(xùn)練算法用于手勢(shì)特征分類(lèi),并利用DAG(Directed Acyclic Graph,導(dǎo)向循環(huán)圖)將多個(gè)兩類(lèi)SVM分類(lèi)器結(jié)合起來(lái),形成DAGSVM算法，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)多類(lèi)手勢(shì)識(shí)別。本發(fā)明的另一實(shí)施例，在步驟S140中，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)手勢(shì)識(shí)別，這種技術(shù)具有自組織和自學(xué)習(xí)能力，具有分布性特點(diǎn)，能有效地抗噪聲和處理不完整模式以及具有模式推廣能力。采用這種技術(shù)，在識(shí)別前都需要一個(gè)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練學(xué)習(xí)階段，例如采用基本的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)手勢(shì)特征進(jìn)行分類(lèi)。S150:根據(jù)生成的手勢(shì)識(shí)別信號(hào)驅(qū)動(dòng)電視進(jìn)行各種操作。在本實(shí)施例中，手勢(shì)活動(dòng)可為滑動(dòng)手臂或手指指向，針對(duì)電視中頻道進(jìn)行切換或屏幕換頁(yè)等操作，從而達(dá)到體感進(jìn)行遙控的目的。本發(fā)明實(shí)施例提供的電視數(shù)字圖像交互方法，是基于視覺(jué)的手勢(shì)識(shí)別是利用攝像機(jī)采集手勢(shì)信息，并進(jìn)行識(shí)別。該方法的優(yōu)點(diǎn)是輸入設(shè)備比較便宜，對(duì)用戶限制少，人手處于自然狀態(tài)，使人能夠以自然的方法進(jìn)行人機(jī)交互，極大的改善了人機(jī)交互的用戶體驗(yàn)。請(qǐng)參考圖2，其為本發(fā)明一實(shí)施例所提供的電視數(shù)字圖像交互的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。如圖所示，電視數(shù)字圖像交互系統(tǒng)200，包括:視頻播放單元210，用于播放視頻圖像；影像擷取分析單元220，其包括影像擷取模塊221、特征提取模塊222和分類(lèi)器識(shí)別模塊223，所述影像擷取模塊221獲取視頻信號(hào)；所述特征提取模塊222將所述手勢(shì)從視頻信號(hào)中切分出來(lái)，進(jìn)行手勢(shì)分析，產(chǎn)生手勢(shì)特征參數(shù)；所述分類(lèi)器識(shí)別模塊223根據(jù)所述手勢(shì)特征參數(shù)對(duì)所述手勢(shì)進(jìn)行識(shí)別并產(chǎn)生手勢(shì)識(shí)別信號(hào)；控制單元230，電性連接于所述視頻播放單元210與所述影像擷取分析單元220之間，用于接收所述行為識(shí)別信號(hào)來(lái)控制所述視頻播放單元210的操作。為了更加清楚了描述本發(fā)明，以下結(jié)合圖1及圖2對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)闡述:首先，步驟SllO:通過(guò)影像擷取分析單元220中的影像擷取模塊221獲取視頻信號(hào)。其次，步驟S120:通過(guò)影像擷取分析單元220中的特征提取模塊222將所述手勢(shì)從視頻信號(hào)中切分出來(lái)。再次，步驟S130:通過(guò)特征提取模塊222進(jìn)行手勢(shì)分析，產(chǎn)生手勢(shì)特征參數(shù)。接下來(lái)，步驟S140:影像擷取分析單元220中的分類(lèi)器識(shí)別模塊223根據(jù)所述手勢(shì)特征參數(shù)對(duì)所述手勢(shì)進(jìn)行識(shí)別并產(chǎn)生手勢(shì)識(shí)別信號(hào)。最后，步驟S150:控制單元230接收所述行為識(shí)別信號(hào)，并根據(jù)生成的手勢(shì)識(shí)別信號(hào)驅(qū)動(dòng)視頻播放單元210進(jìn)行各種操作。在本發(fā)明一實(shí)施例中，為了便于在光線不好的環(huán)境中通過(guò)手勢(shì)等行為對(duì)網(wǎng)絡(luò)電視進(jìn)行操控時(shí)，所述影像擷取模塊221為紅外線攝像裝置，通過(guò)感知人身體的熱量來(lái)分析人體的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，可以更有效的實(shí)現(xiàn)人體操控的目的。在本發(fā)明另一實(shí)施例中，還包括機(jī)頂盒，用于與互聯(lián)網(wǎng)連接，其中，所述影像擷取分析單元220及所述控制單元230設(shè)置于所述機(jī)頂盒中，提高了系統(tǒng)的集成度，減小了設(shè)備的體積。綜上所述，本發(fā)明實(shí)施例提供的電視數(shù)字圖像交互方法及系統(tǒng)，是基于視覺(jué)的手勢(shì)識(shí)別是利用攝像機(jī)采集手勢(shì)信息，并進(jìn)行識(shí)別。該方法的優(yōu)點(diǎn)是輸入設(shè)備比較便宜，對(duì)用戶限制少，人手處于自然狀態(tài)，使人能夠以自然的方法進(jìn)行人機(jī)交互，極大的改善了人機(jī)交互的用戶體驗(yàn)。以上顯示和描述了本發(fā)明的基本原理、主要特征和本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)。本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)該了解，本發(fā)明不受上述實(shí)施例的限制，上述實(shí)施例和說(shuō)明書(shū)中描述的只是本發(fā)明的原理，在不脫離本發(fā)明精神和范圍的前提下本發(fā)明還會(huì)有各種變化和改進(jìn)，這些變化和改進(jìn)都落入要求保護(hù)的本發(fā)明的范圍內(nèi)。本發(fā)明要求的保護(hù)范圍由所附的權(quán)利要求書(shū)及其等同物界定。
權(quán)利要求
1.一種電視數(shù)字圖像交互方法，其特征在于，包括以下步驟: 獲取視頻信號(hào)； 將手勢(shì)從視頻信號(hào)中切分出來(lái)； 進(jìn)行手勢(shì)分析，產(chǎn)生手勢(shì)特征參數(shù)； 根據(jù)所述手勢(shì)特征參數(shù)對(duì)所述手勢(shì)進(jìn)行識(shí)別并產(chǎn)生手勢(shì)識(shí)別信號(hào)； 根據(jù)生成的所述手勢(shì)識(shí)別信號(hào)驅(qū)動(dòng)電視進(jìn)行各種操作。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電視數(shù)字圖像交互方法，其特征在于，在將手勢(shì)從視頻信號(hào)中切分出來(lái)之前，還包括步驟: 檢測(cè)視頻信號(hào)里是否有手勢(shì)出現(xiàn)，如果有，則將所述手勢(shì)從視頻信號(hào)中切分出來(lái)； 如果沒(méi)有，則進(jìn)入待機(jī)狀態(tài)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電視數(shù)字圖像交互方法，其特征在于，對(duì)所述手勢(shì)進(jìn)行識(shí)別具體包括以下步驟:將所述手勢(shì)的特征參數(shù)與預(yù)先存儲(chǔ)的模板特征參數(shù)進(jìn)行匹配，通過(guò)測(cè)量?jī)烧咧g的相似度來(lái)進(jìn)行識(shí)別。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電視數(shù)字圖像交互方法，其特征在于，將所述手勢(shì)從視頻信號(hào)中切分出來(lái)具體包括以下步驟:利用所述手勢(shì)圖像與背景圖像的差分來(lái)檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)區(qū)域，從而將所述手勢(shì)從視頻信號(hào)中切分出來(lái)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電視數(shù)字圖像交互方法，其特征在于，將所述手勢(shì)從視頻信號(hào)中切分出來(lái)具體包括以下步驟:在連續(xù)圖像序列中的兩個(gè)或三個(gè)相鄰幀之間采用基于像素的時(shí)間差分并且閾值化來(lái)提取出圖像中的運(yùn)動(dòng)區(qū)域，從而將所述手勢(shì)從視頻信號(hào)中切分出來(lái)。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電視數(shù)字圖像交互方法，其特征在于，將所述手勢(shì)從視頻信號(hào)中切分出來(lái)具體包括以下步驟:利用所述手勢(shì)運(yùn)動(dòng)隨時(shí)間變化的光流特征，通過(guò)計(jì)算位移向量光流場(chǎng)來(lái)初始化基于輪廓的跟蹤算法，從而將所述手勢(shì)從視頻信號(hào)中切分出來(lái)。
7.一種電視數(shù)字圖像交互系統(tǒng)，其特征在于，包括: 視頻播放單元，用于播放視頻圖像； 影像擷取分析單元，其包括影像擷取模塊、特征提取模塊和分類(lèi)器識(shí)別模塊， 所述影像擷取模塊獲取視頻信號(hào)； 所述特征提取模塊將所述手勢(shì)從視頻信號(hào)中切分出來(lái)，進(jìn)行手勢(shì)分析，產(chǎn)生手勢(shì)特征參數(shù)； 所述分類(lèi)器識(shí)別模塊根據(jù)所述手勢(shì)特征參數(shù)對(duì)所述手勢(shì)進(jìn)行識(shí)別并產(chǎn)生手勢(shì)識(shí)別信號(hào); 控制單元，電性連接于所述視頻播放單元與所述影像擷取分析單元之間，用于接收所述行為識(shí)別信號(hào)來(lái)控制所述視頻播放單元的操作。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的電視數(shù)字圖像交互系統(tǒng)，其特征在于，所述影像擷取模塊為紅外線攝像裝置。
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的電視數(shù)字圖像交互系統(tǒng)，其特征在于，還包括機(jī)頂盒，用于與互聯(lián)網(wǎng)連接，其中，所述影像擷取分析單元及所述控制設(shè)置于所述機(jī)頂盒中。
全文摘要
本發(fā)明揭示了一種電視數(shù)字圖像交互方法及系統(tǒng)，其中該方法包括以下步驟獲取視頻信號(hào)；將手勢(shì)從視頻信號(hào)中切分出來(lái)；進(jìn)行手勢(shì)分析，產(chǎn)生手勢(shì)特征參數(shù)；根據(jù)所述手勢(shì)特征參數(shù)對(duì)所述手勢(shì)進(jìn)行識(shí)別并產(chǎn)生手勢(shì)識(shí)別信號(hào)；本發(fā)明提供的電視數(shù)字圖像交互方法及系統(tǒng)，是基于視覺(jué)的手勢(shì)識(shí)別是利用攝像機(jī)采集手勢(shì)信息，并進(jìn)行識(shí)別。該方法的優(yōu)點(diǎn)是輸入設(shè)備比較便宜，對(duì)用戶限制少，人手處于自然狀態(tài)，使人能夠以自然的方法進(jìn)行人機(jī)交互，極大的改善了人機(jī)交互的用戶體驗(yàn)。根據(jù)生成的所述手勢(shì)識(shí)別信號(hào)驅(qū)動(dòng)電視進(jìn)行各種操作。
文檔編號(hào)H04N21/40GK103092332SQ20111034986
公開(kāi)日2013年5月8日 申請(qǐng)日期2011年11月8日 優(yōu)先權(quán)日2011年11月8日
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