[发明专利]用于识别手势的装置和方法

说明书

本发明涉及人机交互技术，特别涉及用于识别手势的方法、实施该方法的装置、包含所述装置的可穿戴手套以及实施该方法的计算机存储介质。按照本发明一个方面的用于识别手势的方法包含下列步骤：利用传感器得到一个或多个手指关节的弯曲角度和手掌的空间取向；将得到的弯曲角度和空间取向与一个或多个预设的弯曲角度和空间取向的组合值范围进行比较，其中，每个预设的弯曲角度和空间取向的组合值范围与一种手势类型相对应；以及根据比较结果来识别手指关节的弯曲角度和手掌的空间取向所表征的手势。

技术领域

本发明涉及人机交互技术，特别涉及用于识别手势的方法、实施该方法的装置、包含所述装置的可穿戴手套以及实施该方法的计算机存储介质。

背景技术

手势识别是人机交互中的一个重要方面，其目的是使用户能够使用简单的手势来控制设备或与设备交互，从而在机器与人之间建立比文本用户界面和图形用户界面更为丰富和简便的沟通方式。

在现有技术中，无论手势是静态还是动态的，其识别过程通常包含下列步骤：手势图像的获取、手势检测和分割、手势分析和手势辨识。手势分割是识别过程中的关键步骤，其效果直接影响到后续步骤的执行效果。目前常用的手势分割方法主要有基于单目视觉的手势分割和基于立体视觉的手势分割，前者是利用一个图像采集设备获得手势，得到手势的平面模型，后者是利用多个图像采集设备得到手势的不同图像，转换成立体模型。手势辨识是将模型参数空间中的轨迹分类到该空间某个子集的过程，常见的辨识算法包括模板匹配神经网络法和隐马尔可夫模型法。

在现实应用中，手势识别常常受到环境因素的干扰而造成误识别(例如光线过亮或过暗以及手势与背景差别较小都有可能造成手势分割的不准确)。此外，上述辨识算法需要利用大量的数据对模型进行训练，因此是费时费力的。因此提供一种能够克服现有技术的上述缺点的手势识别方法和装置是迫切需要的。

发明内容

本发明的一个目的是提供一种用于识别手势的方法，其具有实施简便和准确率高等优点。

按照本发明一个方面的用于识别手势的的方法包含下列步骤：

利用传感器得到一个或多个手指关节的弯曲角度和手掌的空间取向；

将得到的弯曲角度和空间取向与一个或多个预设的弯曲角度和空间取向的组合值范围进行比较，其中，每个预设的弯曲角度和空间取向的组合值范围与一种手势类型相对应；以及

根据比较结果来识别手指关节的弯曲角度和手掌的空间取向所表征的手势。

优选地，在上述方法中，通过将传感器设置于可穿戴设备上与手指关节附近的指骨对应的区域来得到所述弯曲角度。

优选地，在上述方法中，通过将传感器设置于可穿戴设备上与手背或手心对应的区域来得到所述空间取向。

优选地，在上述方法中，对于手指关节和手掌取向的每一个，每种手势的基准范围按照下列方式确定：

获取与该手势类型相关联的多个弯曲角度样本和多个空间取向样本；

确定多个弯曲角度样本的每个分量的均值和多个空间取向样本的每个分量的均值；以及

将包含均值的数值范围确定为该分量的基准范围，由此得到该手势类型所对应的弯曲角度和空间取向的组合值范围。

优选地，在上述方法中，识别手势的方式为：对于一种手势类型，如果手指关节的弯曲角度的每个分量和手掌的空间取向的每个分量都落在各自的、对应于该手势类型的基准范围内，则确定手指关节的弯曲角度和手掌的空间取向所表征的手势属于该手势类型。

按照本发明另一个方面的用于识别手势的的方法包含下列步骤：

利用传感器得到一个或多个手指关节的弯曲角度；