[发明专利]一种基于计算机虚拟界面的人机交互系统

摘要

本发明公开了一种基于计算机虚拟界面的人机交互系统，该系统包括：身份验证模块获取用户的身份信息及位置信息，并对用户的身份进行验证；虚拟界面生成模块用于当身份验证模块验证结果显示该用户具有操作权限时，根据身份验证模块采集的用户的位置信息，控制交互终端在用户面前投影出虚拟界面；图像传感器采集用户的手势图像；手势识别模块提取手势图像的手势特征，并与预存的手势特征进行匹配，并将匹配到的手势特征发送至控制指令生成模块；控制指令生成模块获取与手势特征相对应的控制指令，并发送至交互终端。该人机交互系统摆脱了鼠标、键盘等输入设备的限制，使得用户可以通过手势对交互终端进行操作，提高了用户体验度。

主权项

1.一种基于计算机虚拟界面的人机交互系统，其特征在于，所述的人机交互系统包括：身份验证模块、虚拟界面生成模块、图像传感器、手势识别模块和控制指令生成模块和交互终端；/n所述身份验证模块，用于获取用户的身份信息及位置信息，并对所述用户的身份进行验证；/n所述虚拟界面生成模块，用于当所述身份验证模块验证结果显示该用户具有操作权限时，根据所述身份验证模块采集的用户的位置信息，计算出虚拟界面成像最佳位置及角度，进而在用户面前投影出虚拟界面；/n所述图像传感器，用于采集所述虚拟界面内的用户的手势图像；/n所述手势识别模块，用于提取所述手势图像的手势特征，并与预存的手势特征进行匹配，若匹配成功，则将匹配到的手势特征发送至所述控制指令生成模块；/n所述控制指令生成模块，用于根据接收到的手势特征，获取与所述手势特征相对应的控制指令，并发送至所述交互终端；/n所述交互终端，用于根据接收到的控制指令与用户进行信息交互；/n所述身份验证模块包括人脸采集设备、预处理单元、特征提取单元和身份验证单元；/n所述人脸采集设备，用于采集用户的人脸图像；/n所述预处理单元，用于对采集的人脸图像依次进行降噪、增强处理；/n所述特征提取单元，用于从处理后的人脸图像中获取用于表征用户身份信息的人脸特征数据；/n所述身份验证单元，用于将提取到的人脸特征数据和预存储的有操作权限的人员的人脸特征数据进行匹配，若匹配度大于预设的阈值，则该用户具有操作权限，反之，该用户不具有操作权限；/n所述预处理单元包括降噪子单元和增强子单元；/n所述降噪子单元，用于对采集的人脸图像进行降噪处理；/n所述增强子单元，用于对降噪后的人脸图像进行增强处理；/n所述对采集的人脸图像进行降噪处理，具体是：/n(1)对采集的人脸图像依次进行灰度化处理和离散小波变换，得到变换后的人脸图像；/n(2)按照预设的过滤条件对变换后的人脸图像进行过滤；/n(3)对过滤后的人脸图像进行离散小波逆变换，即可得到降噪后的人脸图像；/n所述的按照预设的过滤条件对变换后的人脸图像进行过滤，包括：/n判断所述变换后的人脸图像的小波系数的绝对值是否低于设定的阈值；/n若所述变换后的人脸图像的小波系数的绝对值低于设定的阈值，则利用下式对该小波系数进行过滤：/n /n式中，为过滤后的小波系数，i＝1，2，…，I，I为小波系数的个数，w_i为第i个小波系数，|w|_max为小波系数的绝对值的最大值，|w|_min为小波系数的绝对值的最小值，γ_i为关于w_i的隶属度值，其满足0≤γ_i≤1，T为设定的阈值，sgn(f)为符号函数，当sgn(f)为正数时，取1，为负数时，取0；/n若所述变换后的人脸图像的小波系数的绝对值不低于设定的阈值，则利用下式对该小波系数进行过滤：/n式中，α为形状系数，用于调整过滤的快慢程度；/n所述的隶属度值γ_i可以由下方的隶属度函数计算得到：/n /n式中，γ_i为小波系数w_i的隶属度值，M和N分别表示人脸图像像素的行和列，k表示对采集的人脸图像进行离散变换的分解层数，σ为噪声标准差；/n所述的对降噪后的人脸图像进行增强处理，具体是：/n(1)对降噪后的人脸图像中所有像素点的灰度值进行对数运算，得到图像I_r(x，y)；其中，对各个像素点进行对数运算的底数通过下式进行确定：/n /n式中，C(p)为对像素点p进行对数运算时的底数，H_p为像素点p的亮度值，G_p为像素点p的灰度值，H_min为降噪后的人脸图像的亮度最小值，H_max为降噪后的人脸图像的亮度最大值；/n(2)对图像I_r(x，y)进行双边滤波处理，得到基本层I_base和细节层I_detail，然后基于混合高斯模型，分别对基本层I_base和细节层I_detail进行直方图规定化，得到I′_base和I′_detail；/n(3)对得到的基本层I_base和细节层I_detail进行合并，得到图像I_ed(x，y)，其中，对像素点p合并后输出值I_ed(p)为：/n /n式中，I_ed(p)为细节增强后的双边滤波器输出的像素点p的输出值，I′_base(p)、I′_detail(p)分别为I_base(p)、I_detail(p)归一化后的变量，其具体是通过混合高斯模型的直方图规定化得到的，χ₁反映了细节的最大放大倍数，χ₂反映了放大系数随细节增大的衰减程度，且χ₁＞0，χ₂＞0；/n遍历所有像素点，即可得到图像I_ed(x，y)；/n(4)将得到的所述图像I_ed(x，y)进行指数运算，具体是：其中I_out(x，y)为增强后的人脸图像中坐标为(x，y)处像素点的灰度值，遍历所有像素点，所有像素点构成的集合即为增强后的人脸图像I_out；/n所述手势识别模块包括手势分割单元、手势特征提取单元、手势匹配单元和手势模板库；/n所述手势分割单元，用于对所述手势图像进行手势分割，将用户的手从背景中分割出来；/n所述手势特征提取单元，用于对分割后的手势进行手势特征提取；/n所述手势匹配单元，用于将提取到的手势特征与所述手势模板库中预存的手势特征进行匹配，若匹配成功，则将匹配到的手势特征发送至所述控制指令生成模块；/n所述控制指令生成模块上设有一存储器，所述存储器用于存储与所述手势模板库中的手势特征相对应的操作指令。/n