一種復(fù)雜環(huán)境下指尖檢測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及圖像處理與分析技術(shù)領(lǐng)域，更具體地說，涉及一種復(fù)雜環(huán)境下指尖檢 測方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 傳統(tǒng)的人機(jī)交互系統(tǒng)主要通過按鈕、鼠標(biāo)、鍵盤等媒介進(jìn)行人類與計算機(jī)的信息 交流，這些交互方式大多存在功能有限、占用空間大等缺點，制約了人機(jī)交互技術(shù)的發(fā)展。 近年來，隨著計算機(jī)科學(xué)與人工智能技術(shù)的發(fā)展，人機(jī)交互逐漸趨向于自然、直觀的方式， 其中，基于計算機(jī)視覺技術(shù)的人機(jī)交互方式憑借其使用方便、靈活性高、抗噪聲能力強(qiáng)等特 點，得到了越來越多研究人員的關(guān)注。
[0003] 作為基于計算機(jī)視覺技術(shù)的人機(jī)交互系統(tǒng)的重要組成部分，指尖檢測在手勢識 另IJ、虛擬控制等領(lǐng)域具有十分廣闊的應(yīng)用前景。早期的指尖檢測通過特殊顏料標(biāo)記或佩戴 LED燈等方式從場景中檢測指尖，這種方法雖然簡單，但是使用起來很不方便，只能用于某 些簡單的場景；其后，穿戴式數(shù)據(jù)手套的使用在一定程度上提高了指尖檢測的魯棒性，但是 其便捷性較差，同時穿戴式數(shù)據(jù)手套一般價格較高；隨著攝像頭工藝技術(shù)的發(fā)展，研究人員 開始使用一些特殊攝像頭（如Kinect)獲取特殊的場景信息，雖然指尖檢測效果有了明顯 提高，但是該類攝像頭普及性不高，難以推廣。與此同時，有不少的研究人員提出了采用普 通攝像頭進(jìn)行指尖檢測的算法，但是這些算法大多比較簡單，無法在復(fù)雜環(huán)境下進(jìn)行人手 檢測。綜上所述，當(dāng)前采用普通攝像頭捕獲場景信息進(jìn)行指尖檢測依然人機(jī)手部交互系統(tǒng) 的研究趨勢。
[0004] 目前指尖檢測技術(shù)依然存在很多難題尚未解決：⑴人手是非剛性物體，具有很 高的自由度，因此無法用固定的模板來匹配不同情況下的手指；（2)不同人的手指外觀存 在差別，要精確地檢測出不同人的手指外形和姿態(tài)，具有較大難度；（3)即使是同一個人的 手指，也存在細(xì)微的差別，如果無法正確識別這些細(xì)微差別，將給檢測結(jié)果帶來較大誤差；
[4] 從場景中分割手部區(qū)域是進(jìn)行指尖檢測的基礎(chǔ)，當(dāng)環(huán)境較為復(fù)雜時，手部區(qū)域的精確分 割具有較大難度。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)中的缺點與不足，提供一種復(fù)雜環(huán)境下指尖檢測 方法；該指尖檢測方法不僅可有效實現(xiàn)在復(fù)雜環(huán)境下進(jìn)行手部區(qū)域的分割，而且該檢測方 法魯棒性強(qiáng)，在復(fù)雜環(huán)境下人手在攝像頭前自由地運(yùn)動時也可正確檢測指尖，從而提高指 尖檢測的精確度和有效性。
[0006] 為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明通過下述技術(shù)方案予以實現(xiàn)：一種復(fù)雜環(huán)境下指尖檢 測方法，用于對手部的指尖進(jìn)行檢測；其特征在于：包括以下三個步驟：
[0007] 第一步，捕獲場景信息，通過計算與場景信息對應(yīng)的稠密光流信息并進(jìn)行二值化 預(yù)處理得到含有手部區(qū)域的場景圖像；再構(gòu)建膚色濾波器，對含有手部區(qū)域的場景圖像進(jìn) 行手部區(qū)域的分割，得到手部區(qū)域；
[0008] 第二步，采用等面積塊構(gòu)建各姿態(tài)手部區(qū)域的模型，根據(jù)手部區(qū)域的面積計算手 部區(qū)域的質(zhì)心；再對手部區(qū)域輪廓進(jìn)行采樣，計算所有輪廓采樣點到質(zhì)心的距離，并計算出 平均質(zhì)心距；然后根據(jù)上一輪已檢測到的指尖數(shù)目來確定擴(kuò)展質(zhì)心距，并以質(zhì)心為圓心，擴(kuò) 展質(zhì)心距為半徑進(jìn)行畫圓；最后剔除圓內(nèi)的輪廓點和圓上連續(xù)像素個數(shù)最多的手腕區(qū)域， 并在圓外尋找局部最大質(zhì)心距的輪廓點，則該點標(biāo)記為指尖；將這一輪檢測到指尖的數(shù)目 與上一輪已檢測到的指尖數(shù)目比較，若兩者相等，則實現(xiàn)指尖的檢測，否則將這一輪檢測到 指尖的數(shù)目更新為已檢測到的指尖數(shù)目，來確定擴(kuò)展質(zhì)心距并進(jìn)行畫圓，繼續(xù)指尖的檢測。
[0009] 在第一步中，所述捕獲場景信息，通過計算與場景信息對應(yīng)的稠密光流信息并進(jìn) 行二值化預(yù)處理得到含有手部區(qū)域的場景圖像；再構(gòu)建膚色濾波器，對含有手部區(qū)域的場 景圖像進(jìn)行手部區(qū)域的分割，得到手部區(qū)域是指：包括以下步驟：
[0010] (1. 1)捕獲場景信息，并計算與之對應(yīng)的稠密光流信息；
[0011] (1. 2)遍歷光流信息，尋找最大光流值，并利用該最大光流值，在X軸和Y軸方向?qū)?所有光流進(jìn)行正則化處理；
[0012] (1. 3)根據(jù)正則化后的光流，計算沿光流方向發(fā)生變化的區(qū)域的色調(diào)和飽和度，并 標(biāo)記不同的顏色值；
[0013] (1. 4)設(shè)定閾值，根據(jù)閾值將顏色標(biāo)記的光流變化區(qū)域轉(zhuǎn)化為二值圖像，結(jié)合邏輯 運(yùn)算和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算，獲得含有手部區(qū)域的場景圖像。
[0014] (1. 5)根據(jù)人體膚色聚類特性，構(gòu)造YCbCr膚色濾波器，剔除冗余色彩和亮度信 息；
[0015] (1. 6)對YCbCr膚色濾波器過濾后對含有手部區(qū)域的場景圖像的所有輪廓進(jìn)行遞 減排序，尋找最大連通區(qū)域作為手部區(qū)域，實現(xiàn)對含有手部區(qū)域的場景圖像進(jìn)行手部區(qū)域 的分割。
[0016] 在第二步中，所述采用等面積塊構(gòu)建各姿態(tài)手部區(qū)域的模型，來確定手部區(qū)域的 面積，以計算手部區(qū)域的質(zhì)心；再對手部區(qū)域輪廓進(jìn)行采樣，計算所有輪廓采樣點到質(zhì)心的 距離，并計算出平均質(zhì)心距；然后根據(jù)上一輪已檢測到的指尖數(shù)目來確定擴(kuò)展質(zhì)心距，并以 質(zhì)心為圓心，擴(kuò)展質(zhì)心距為半徑進(jìn)行畫圓；最后剔除圓內(nèi)的輪廓點和圓上連續(xù)像素個數(shù)最 多的手腕區(qū)域，并在圓外尋找局部最大質(zhì)心距的輪廓點，則該點標(biāo)記為指尖；將這一輪檢測 到指尖的數(shù)目與上一輪已檢測到的指尖數(shù)目比較，若兩者相等，則實現(xiàn)指尖的檢測，否則將 這一輪檢測到指尖的數(shù)目更新為已檢測到的指尖數(shù)目，來確定擴(kuò)展質(zhì)心距并進(jìn)行畫圓，繼 續(xù)指尖的檢測是指：包括以下步驟：
[0017] (2. 1)用等面積塊構(gòu)建手部區(qū)域外觀模型，根據(jù)手部區(qū)域的不同姿態(tài)，得到等面積 塊的數(shù)量，來確定手部區(qū)域的面積；
[0018] (2. 2)根據(jù)手部區(qū)域的面積和各個等面積塊的坐標(biāo)來計算手部區(qū)域的質(zhì)心；
[0019] (2. 3)對手部區(qū)域輪廓進(jìn)行密集采樣，計算所有采樣的輪廓點到質(zhì)心的距離，并計 算出平均質(zhì)心距；
[0020] (2.4)根據(jù)已檢測到的指尖數(shù)目N確定擴(kuò)展質(zhì)心距Dext，并以質(zhì)心為圓心，擴(kuò)展質(zhì) 心距DMt為半徑進(jìn)行畫圓；并剔除包含在該圓內(nèi)的輪廓點；其中，N的初始值設(shè)置為0 ;
[0021] (2. 5)統(tǒng)計該圓經(jīng)過手部區(qū)域的像素個數(shù)，并確定圓上連續(xù)像素個數(shù)最多的區(qū)域 為手腕區(qū)域，并剔除該手腕區(qū)域包含的輪廓點；
[0022] (2. 6)對圓外剩余的區(qū)域?qū)ふ揖植孔畲筚|(zhì)心距的輪廓點，并將該輪廓點標(biāo)記為指 尖；
[0023] (2. 7)將檢測到指尖的數(shù)目&與步驟（2. 4)中已檢測到的指尖數(shù)目N比較，若兩 者相等，則實現(xiàn)指尖的檢測，得到指尖的數(shù)目和位置；否則將檢測到指尖的數(shù)目&更新為步 驟（2.4)中已檢測到的指尖數(shù)目N，并返回步驟（2. 4)，繼續(xù)指尖的檢測。
[0024] 在步驟（2. 2)中，所述根據(jù)手部區(qū)域的面積和各個等面積塊的坐標(biāo)來計算手部區(qū) 域的質(zhì)心是指：通過公式（1)計算手部區(qū)域的質(zhì)心（xg，yg):
[0025]
(1)
[0026]其中，S是手部區(qū)域的面積，Xl、71分別是第i個等面積塊在X軸方向和Y軸方向 坐標(biāo)。
[0027] 在步驟（2. 3)中，所述計算所有采樣的輪廓點到質(zhì)心的距離，并計算出平均質(zhì)心 距是指：計算所有采樣的輪廓點（xp_tdyp_tJ到質(zhì)心的歐氏距離，平均質(zhì)心距用公式⑵ 計算：
[0028]
(2)
[0029] 其中，（xg，yg)為手部區(qū)域的質(zhì)心。
[0030] 在步驟（2. 4)中，所述根據(jù)已檢測到的指尖數(shù)目N確定擴(kuò)展質(zhì)心距Dext是指：所述 已檢測到的指尖數(shù)目N與擴(kuò)展質(zhì)心距Dext滿足的條件為：
[0031] 0 彡N〈3，Dext= 1. 5XDavg
[0032] 3 彡N彡 5，Dext= 1. 2XDavg
[0033] 若已檢測到的指尖數(shù)目N>5,則返回第一步；其中，Davg為平均質(zhì)心距。
[0034] 在步驟（2.6)中，所述對圓外剩余的區(qū)域?qū)ふ揖植孔畲筚|(zhì)心距的輪廓點，并將該 輪廓點標(biāo)記為指尖是指：通過遍歷指尖輪廓點，當(dāng)輪廓點上連續(xù)10個輪廓點的質(zhì)心距逐漸 增加時，記錄當(dāng)前最大值，當(dāng)質(zhì)心距連續(xù)10個輪廓點的質(zhì)