[发明专利]一种基于深度信息和校正方式的手部姿态估计方法

摘要

本发明公开了一种基于深度信息和校正方式的手部姿态估计方法，包括以下步骤：S1.获取手部深度数据，并从手部深度数据中分割出手部区域；S2.根据手部区域检测手掌姿态；S3.结合手掌姿态和手部标准骨骼模型计算出手部各个关节点的位置；S4.计算手部各关节点的投影特征；S5.根据手部各关节点的投影特征进行手指姿态校正。本发明以深度数据为基础，通过分割出手部区域并计算出手掌姿态，然后通过深度图像与姿态校正的方式估计出手指姿态，方法简单实用。

主权项

1.一种基于深度信息和校正方式的手部姿态估计方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.获取手部深度数据，并从手部深度数据中分割出手部区域；S2.根据手部区域检测手掌姿态；S3.结合手掌姿态和手部标准骨骼模型计算出手部各个关节点的位置；S4.计算手部各关节点的投影特征；S5.根据手部各关节点的投影特征进行手指姿态校正；所述步骤S3包括以下子步骤：S31.定义每个关节点为J_i＝{ΔT，ΔR}，ΔT表示此关节点相对于父节点的距离，ΔR表示此关节点相对于父节点的旋转参数；S32.建立手部关节点模型M：其中，J_R··t表示整个手部模型的根节点，J_Wrist为手腕骨骼点，和J_i^TIP表示每根手指包括的四个关节点；S33.根据手掌姿态θ_P求出手部的所有关节点，对于任意一个关节点J_i，其位置Pⁱ计算如下：Pⁱ＝R_g*ΔR*ΔT+P^i‑1其中，R_g表示父节点的旋转参数，P^i‑1为关节点Ji的父节点位置；S34.得到关节点J_i的位置Pⁱ后，更新关节点J_i的旋转参数，即R_G＝R_G*ΔR；S35.计算所有关节点的第一位置{P_i}，将所有关节点的第一位置{P_i}转换到图像坐标系下：得到所有关节点的第二位置其中，f为相机焦距，rows为图像序列，cols为图像行数，{P_i}＝{X，Y，Z}为三维点，为转换后的图像点。