[发明专利]一种三维手势验证方法及系统

摘要

本发明公开一种三维手势验证方法及系统，其通过向客户端发送三维手势验证码，接受客户端返回的三维手势信息文件，验证该三维手势信息与之前发送的三维手势验证码是否匹配，解决了传统验证码验证服务中验证码难以被肉眼准确识别或者极易被自动机器程序识别并批量操作，从而造成用户实际体验差和服务器负荷重的问题，同时本发明利用新型的红外激光体感技术，为用户提供了一种友好的、非接触式的输入体验。

主权项

1.一种三维手势验证方法，包括如下步骤：步骤1，用户通过客户端向服务器端发送注册或登录请求；步骤2，服务器端在接收到客户端发送的注册或登录请求后，随机生成三维手势文件中包括手指和手掌的坐标、朝向和运动轨迹的三维手势验证码，并记录该三维手势验证码所包含的信息后，将三维手势验证码发送到客户端；步骤3，客户端接收到服务器端发送来的三维手势验证码文件，并将其进行显示；步骤4，用户在客户端的体感摄像机的有效范围内做出预定的初始化动作，初始化完成后，客户端提示用户初始化完成；步骤5，用户继续在客户端的体感摄像机有效范围内做出客户端显示的三维手势，并做初步匹配判断，客户端将初步匹配的三维手势封装成相应的三维手势文件发送回服务器端；步骤6，服务器将客户端返回的三维手势文件与步骤2所发送给客户端的三维手势验证码进行特征提取和匹配，最终得到匹配成功或失败的结果，匹配成功则在客户端显示相应访问页面，匹配失败则重新发送三维手势验证码到客户端；其特征是，服务器端向客户端发送的三维手势验证码包括静态三维手势验证码或动态三维手势验证码；与之相应地，客户端向服务器端返回的三维手势文件也为静态三维手势文件或动态三维手势文件；当三维手势文件和三维手势验证码均为静态时，服务器进行特征提取和匹配的过程具体如下：步骤1)，根据手指检测算法获得静态三维手势文件的手指个数；步骤2)，当步骤1)所检测到的三维手势文件的手指个数与三维手势验证码的手指个数匹配时，根据手指距离手掌中心最远规律，将手的轮廓点的坐标转换成以手掌中心为原点的极坐标系，然后分析轮廓曲线中的局部最大值，最后根据映射规则将轮廓点的尖点位置映射为指尖坐标；步骤3)，基于步骤2)所得到的指尖坐标，根据欧式距离在三维空间的应用，计算静态三维手势文件中的每两根手指的指尖距离dij；步骤4)，采用体感摄像机采集手指朝向特征信息；步骤5)，基于步骤4)所采集到的手指朝向特征信息，计算静态三维手势文件中的每两根手指的指间夹角αij；步骤6)，将步骤3)所计算出的静态三维手势文件中的每2根手指的指尖距离d_ij分别进行归一化处理后再计算平均值，并将静态三维手势文件中的每2根手指的指尖距离d_ij的平均值与三维手势验证码中所对应的2根手指的指尖距离采用相关系数法计算出相关系数同时，将步骤5)所计算出的静态三维手势文件中的每2根手指的指间夹角α_ij分别进行归一化处理后再计算平均值，并将静态三维手势文件中的每2根手指的指间夹角α_ij的平均值与三维手势验证码中所对应的2根手指的指间夹角采用相关系数法计算出相关系数步骤7)，当每2根手指的且均成立时，服务器认定静态三维手势与三维手势验证码匹配成功，否则，服务器认定为静态三维手势和三维手势验证码匹配失败；其中为服务器端预设的三维手势验证码所对应的两指尖距离的相关系数匹配阈值，为服务器端预设的三维手势验证码所对应的两手指夹角的相关系数匹配阈值；当三维手势文件和三维手势验证码均为动态时，服务器进行特征提取和匹配的过程具体如下：步骤(1)，根据静态三维手势特征提取方法，对动态三维手势每一帧三维手势进行特征提取；即步骤1)，根据手指检测算法获得静态三维手势文件的手指个数；步骤2)，当步骤1)所检测到的三维手势文件的手指个数与三维手势验证码的手指个数匹配时，根据手指距离手掌中心最远规律，将手的轮廓点的坐标转换成以手掌中心为原点的极坐标系，然后分析轮廓曲线中的局部最大值，最后根据映射规则将轮廓点的尖点位置映射为指尖坐标；步骤3)，基于步骤2)所得到的指尖坐标，根据欧式距离在三维空间的应用，计算静态三维手势文件中的每两根手指的指尖距离dij；步骤4)，采用体感摄像机采集手指朝向特征信息；步骤5)，基于步骤4)所采集到的手指朝向特征信息，计算静态三维手势文件中的每两根手指的指间夹角αij；步骤6)，将步骤3)所计算出的静态三维手势文件中的每2根手指的指尖距离d_ij分别进行归一化处理后再计算平均值，并将静态三维手势文件中的每2根手指的指尖距离d_ij的平均值与三维手势验证码中所对应的2根手指的指尖距离采用相关系数法计算出相关系数同时，将步骤5)所计算出的静态三维手势文件中的每2根手指的指间夹角α_ij分别进行归一化处理后再计算平均值，并将静态三维手势文件中的每2根手指的指间夹角α_ij的平均值与三维手势验证码中所对应的2根手指的指间夹角采用相关系数法计算出相关系数步骤7)，当每2根手指的且均成立时，服务器认定静态三维手势与三维手势验证码匹配成功，否则，服务器认定为静态三维手势和三维手势验证码匹配失败；其中为服务器端预设的三维手势验证码所对应的两指尖距离的相关系数匹配阈值，为服务器端预设的三维手势验证码所对应的两手指夹角的相关系数匹配阈值；步骤(2)，根据质心距离函数，将其运用在三维空间中，增加第三维信息，提取出三维手势运动轨迹；步骤(3)，根据轨迹点的重新采样解决缩放手势，同样的平移通过x、y、z坐标标准化特征提取；步骤(4)，根据三维空间坐标旋转算法，计算出动态三维手势当前帧与上一帧相应旋转轴的旋转角θt；步骤(5)，当每一帧静态三维手势特征值与相应的三维手势验证码特征值相匹配时，计算每一帧三维手势轨迹特征C[t]是否与三维手势验证码的特征轨迹C₀[t]相匹配；当旋转角则服务器认定动态三维手势和三维手势验证码匹配成功，当旋转角超出此范围，则服务器认定动态三维手势和三维手势验证码匹配失败；其中θ_i和θ_j分别为三维手势验证码旋转角允许范围的最小值和最大值。