[发明专利]一种手势遥控系统无效
申请号: | 201210531320.0 | 申请日: | 2012-12-11 |
公开(公告)号: | CN103105928A | 公开(公告)日: | 2013-05-15 |
发明(设计)人: | 不公告发明人 | 申请(专利权)人: | 渭南高新区晨星专利技术咨询有限公司 |
主分类号: | G06F3/01 | 分类号: | G06F3/01 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 714000 陕西省*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 手势 遥控 系统 | ||
技术领域
本发明涉及一种手势遥控系统,具体涉及一种多目标分离的手势遥控系统。
背景技术
消费电子产业已经在人机界面技术上花费了很多力气,包括好用的老式红外遥控器、鼠标、键盘、游戏机手柄、轨迹球、旋转调节装置,以及安装加速器的魔力棒等等。
最近几年,手势遥控成为了电视市场关注的热点。在2012年全球消费电子展上,很多电视厂商推出了手势识别等创新的电视遥控功能,外界预言,手势将逐渐取代传统的电视遥控器。不过,这些创新技术在实际应用方面还面临一些障碍,需要进行进一步的改善。
其中,多目标分离是手势遥控面临的一大问题,多目标分离是指能够分辨出同时操作的多个手势,以便于多用户同时操作电视。电视机一般作为客厅娱乐的中心,因此不像手机、平板电脑那样仅由单个用户使用,而是由多个家庭成员同时使用。当多个用户同时进行手势操作时,如何区分多个用户的手势动作,并确定手势遥控命令的来源成为难点。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明提出一种手势遥控系统,旨在在识别多个用户的手势动作的基础上实现多目标分离。
本发明的内容为:
一种手势遥控系统,用于对视频播放设备(1)进行遥控,其特征在于,包括:
多个可佩戴在视频播放设备的观众手指上的发光元件(31,32,33),其中不同发光元件发出不同颜色的光,并且多个观众中的每一个佩戴其中一种颜色的发光元件;
摄像头(2),用于同时对视频播放设备的多个观众的手部动作进行拍摄,获取手部动作视频流;
图像分析单元,用于对摄像头获取的手部动作视频流进行实时分析,对出现在连续视频帧中的多个发光元件进行跟踪,从而提取出每个观众的手势轨迹以及与手势轨迹相关联的颜色信息;
手势轨迹预处理单元,将图像分析单元提取出的每个观众的手势轨迹进行归一化处理,得到归一化后的多个手势轨迹;
手势置信度判定单元,将所述归一化后的多个手势轨迹分别与预先存储在手势模板库中的模板进行匹配,根据匹配程度判定各个观众的手势动作是否为有效的手势命令,其中,当手势轨迹与手势模板库中的某一个模板匹配程度大于阈值时,则判定该手势轨迹为与该模板相应的有效手势轨迹;
手势命令裁定单元,当仅一个观众的手势轨迹被手势置信度判定单元判定为有效手势轨迹时,手势命令裁定单元将该有效手势轨迹作为输出信号传送给控制单元;当多于一个观众的手势轨迹同时被手势置信度判定单元判定为有效手势轨迹时,手势命令裁定单元根据与手势轨迹相关联的颜色信息,参考预先确定的优先级,将具有最高优先级颜色信息的有效手势轨迹作为输出信号传送给控制单元;
控制单元,将从手势命令裁定单元接收的输出信号转换为相应的控制指令,用于控制视频播放设备。
本发明提出的技术方案的有益效果将通过以下实施例的阐述而得到详尽的体现。
附图说明
图1是本发明提出的手势遥控系统的整体示意图。
图2是手势遥控系统的功能框图。
具体实施方式
如图1所示的手势遥控系统,摄像头2同时对视频播放设备1的多个观众的手部动作进行拍摄,获取手部动作视频流,通过对视频流中各发光元件31,32,33的发光轨迹进行跟踪,可以提取用户的手势轨迹。
多个用户的手指上分别佩戴有发光元件31,32,33。其中,不同发光元件发出不同颜色的光,并且不同的观众佩戴不同颜色的发光元件。例如,发光元件31可以为红色(R),发光元件32可以为绿色(G),发光元件33可以为蓝色(B)。其中,发光元件的数量和颜色仅为示例,可根据需要设置多个其他颜色的发光元件。
在一个实施例中,发光元件31,32,33的发光源可以是自发光LED器件,采用纽扣电池供电。可以在发光元件上设置按钮开关,只有在进行手势操作的状态下,才按下开关从而点亮发光元件。在手势遥控过程中,可能需要做出非连续的手势轨迹,才能输入有效的手势命令。比如,形为“×”的手势意味着“关闭”命令,由于“×”是非连续轨迹,因此,在作出这一手势输入时,观众需要通过控制开关来间断地点亮LED,从而准确地输入“关闭”命令。通过控制发光元件的点亮来输入手势命令,可以避免观众无意识的手部动作造成误操作。
请参阅图2。手势遥控系统的图像分析单元用于对摄像头2获取的手部动作视频流进行实时分析,对出现在连续视频帧中的多个发光元件31,32,33进行跟踪,从而提取出每个观众的手势轨迹以及与该手势轨迹相关联的颜色信息。
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