手势辨识方法与电子装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种手势辨识方法与电子装置，该方法适用于一电子装置，辨识至少一手的一手势，该方法包括：撷取该手的一手部图像，其中该手部图像包括一手部区域。计算该手部区域的一重心坐标。以该重心坐标为一圆心，于该手部图像上配置共一同心圆圈数的至少一同心圆圈。计算每一该多个同心圆圈交会该手部区域的一交叉点数量，以决定该手势的一特征向量。根据该特征向量，进行一手势辨识，以辨识该手的该手势。通过本发明专利技术能够简化数据处理的复杂度，并可提高人机互动的即时性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术是有关于一种辨识方法与电子装置，且特别是有关于一种手势辨识方法与电子装置。
技术介绍
传统的人机互动界面为滑鼠、键盘和摇杆，随着科技发展日新月异，近来触控式荧幕也广为采用于各项电子产品中，作为人机互动界面。为了使人机互动可以更加人性化，体感控制提供了一种全新的输入方式，其中之一为手势辨识，由于手势是一种相当原始又自然的示意方式，在日常生活里，手势为人与人互动中常用的沟通方式之一。手势辨识应用于人机界面设计、医疗复健、虚拟实境、数字艺术创作与游戏设计等领域近来渐渐受到消费者的瞩目。辨识手势的资讯主要有两种：一是动态手势，另一则是静态手势。动态手势资讯包括手部移动轨迹、位置资讯与时序关系，静态手势资讯则主要为手形变化，通过分析手势资讯并根据不同的手势，来达到人机互动的功能。手势辨识的方法之一为通过使用摄影镜头与深度感应器将图像输入电脑，每张图像必须做前置处理，如图像二值化和图像中背景的清除等等，再从一连串图像中撷取并分析出使用者手部位置及手势等相关信息。所以一般图像的前置处理需花费较长时间，以及所获得的手势特征噪声也较高，对于要实现即时的人机互动有相当的挑战。
技术实现思路
本专利技术提供一种手势辨识方法，可降低数据处理的复杂度。本专利技术提供一种电子装置，可提高人机互动的即时性。本专利技术提出一种手势辨识方法，适用于一电子装置，辨识至少一手的一手势，该方法包括：撷取该手的一手部图像，其中该手部图像包括一手部区域。计算该手部区域的一重心坐标。以该重心坐标为一圆心，于该手部图像上配置共一同心圆圈数的至少一同心圆圈。计算每一该些同心圆圈交会该手部区域的一交叉点数量，以决定该手势的一特征向量。根据该特征向量，进行一手势辨识，以辨识该手的该手势。在本专利技术的一实施例中，上述的手势辨识方法，其中于该手部图像配置该些同心圆圈的步骤包括：以该重心坐标至该手部图像中该手的一腕关节的一距离为一最大半径。以该重心坐标为该圆心以及该最大半径所对应的一范围内，等量配置该些同心圆圈，其中该最大半径除以该同心圆圈数大于等于一。在本专利技术的一实施例中，上述的手势辨识方法，其中该特征向量具有多个分量值(component)，每一该些分量值分别对应该些同心圆圈其中之一，且每一该些同心圆圈交会该手部区域的该交叉点数量，等于该特征向量中相对应该同心圆圈的该分量值。在本专利技术的一实施例中，上述的手势辨识方法，其中该电子装置具有一存储装置，该存储装置记录多个标准手势以及每一该些标准手势所分别对应的一标准向量，而该手势辨识包括：均分该特征向量中的该些分量，以分别组成多个次向量。计算每一该些次向量的一平均分量值。于该些次向量所分别对应的该些平均分量值中，取样至少其中之一，以组成一平均向量。分别计算该平均向量与每一该些标准向量的一误差值。根据该些误差值，确认该手部图像所对应的该手势。此外，均分该特征向量中的该些分量的步骤包括：以该同心圆圈数的百分之二十为一均分基准，以将该特征向量中的该些分量依序分群，以个别组成该次向量。在本专利技术的一实施例中，上述的手势辨识方法，其中该电子装置具有一存储装置，该存储装置记录多个标准手势以及每一该些标准手势所分别对应的一交叉点数量范围，而该手势辨识包括：根据该特征向量，确认该些分量值中的一最大分量值。取样该最大分量值所对应的该同心圆圈至一次大半径所对应的该同心圆圈之间的所有该些同心圆圈，其中该次大半径仅小于以该重心坐标至该手部图像中该手的一腕关节的一最大半径。将所取样的该些同心圆圈所对应的该些分量值平均，以获得一平均交叉点数量值。根据该存储装置所记录的该些交叉点数量范围，确认该平均交叉点数量值落于该些交叉点数量范围其中之一内。以所确认的该交叉点数量范围对应的该标准手势为该手部图像所对应的该手势。本专利技术另提出一种电子装置，包括：一图像撷取装置、一存储装置与一处理器。图像撷取装置撷取至少一手的一手部图像，其中该手部图像包括一手部区域。存储装置储存一计算机可读写软件。处理器执行该计算机可读写软件的多个指令，其中该些指令包括：计算该手部区域的一重心坐标。以该重心坐标为一圆心，于该手部图像上配置共一同心圆圈数的至少一同心圆圈。计算每一该些同心圆圈交会该手部区域的一交叉点数量，以决定该手势的一特征向量。根据该特征向量，进行一手势辨识，以辨识该手的该手势。在本专利技术的一实施例中，上述的电子装置，其中于该手部图像配置该些同心圆圈的指令还包括：以该重心坐标至该手部图像中该手的一腕关节的一距离为一最大半径。以该重心坐标为该圆心以及该最大半径所对应的一范围内，等量配置该些同心圆圈，其中该最大半径除以该同心圆圈数大于等于一。在本专利技术的一实施例中，上述的电子装置，其中该特征向量具有多个分量值(component)，每一该些分量值分别对应该些同心圆圈其中之一，且每一该些同心圆圈交会该手部区域的该交叉点数量，等于该特征向量中相对应该同心圆圈的该分量值。在本专利技术的一实施例中，上述的电子装置，其中该存储装置记录多个标准手势以及每一该些标准手势所分别对应的一标准向量，而该手势辨识的指令还包括：均分该特征向量中的该些分量，以分别组成多个次向量。计算每一该些次向量的一平均分量值。于该些次向量所分别对应的该些平均分量值中，取样至少其中之一，以组成一平均向量。分别计算该平均向量与每一该些标准向量的一误差值。根据该些误差值，确认该手部图像所对应的该手势。此外，均分该特征向量中的该些分量的指令包括：以该同心圆圈数的百分之二十为一均分基准，以将该特征向量中的该些分量依序分群，以个别组成该次向量。在本专利技术的一实施例中，上述的电子装置，其中该存储装置记录多个标准手势以及每一该些标准手势所分别对应的一交叉点数量范围，而该手势辨识的指令还包括：根据该特征向量，确认该些分量值中的一最大分量值。于该最大分量值所对应的该同心圆圈至一次大半径所对应的该同心圆圈之间的所有该些同心圆圈，其中该次大半径仅小于以该重心坐标至该手部图像中该手的一腕关节的一最大半径。将所取样的该些同心圆圈所对应的该些分量值平均，以获得一平均交叉点数量值。根据该存储装置所记录的该些交叉点数量范围，确认该平均交叉点数量值落于该些交叉点数量范围其中之一内。以所确认的该交叉点数量范围对应的该标准手势为该手部图像所对应的该手势。基于上述，本专利技术以在手势的手部区域上配置同心圆圈，通过同心圆圈与手部区域的交叉本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种手势辨识方法，适用于一电子装置，辨识至少一手的一手势，其特征在于，所述手势辨识方法包括：撷取所述手的一手部图像，其中所述手部图像包括一手部区域；计算所述手部区域的一重心坐标；以所述重心坐标为一圆心，于所述手部图像上配置共一同心圆圈数的至少一同心圆圈；计算每一所述同心圆圈交会所述手部区域的一交叉点数量，以决定所述手势的一特征向量；以及根据所述特征向量，进行一手势辨识，以辨识所述手的所述手势。

【技术特征摘要】
2012.10.31 TW 1011403431.一种手势辨识方法，适用于一电子装置，辨识至少一手的一手势，其
特征在于，所述手势辨识方法包括：
撷取所述手的一手部图像，其中所述手部图像包括一手部区域；
计算所述手部区域的一重心坐标；
以所述重心坐标为一圆心，于所述手部图像上配置共一同心圆圈数的至
少一同心圆圈；
计算每一所述同心圆圈交会所述手部区域的一交叉点数量，以决定所述
手势的一特征向量；以及
根据所述特征向量，进行一手势辨识，以辨识所述手的所述手势。
2.根据权利要求1所述的手势辨识方法，其特征在于，于所述手部图像
配置所述同心圆圈的步骤包括：
以所述重心坐标至所述手部图像中所述手的一腕关节的一距离为一最大
半径；以及
以所述重心坐标为所述圆心以及所述最大半径所对应的一范围内，等量
配置所述同心圆圈，其中所述最大半径除以所述同心圆圈数大于等于一。
3.根据权利要求1所述的手势辨识方法，其特征在于，所述特征向量具
有多个分量值，每一所述多个分量值分别对应所述同心圆圈其中之一，且每
一所述同心圆圈交会所述手部区域的所述交叉点数量，等于所述特征向量中
相对应所述同心圆圈的所述分量值。
4.根据权利要求3所述的手势辨识方法，其特征在于，所述电子装置具
有一存储装置，所述存储装置记录多个标准手势以及每一所述多个标准手势
所分别对应的一标准向量，而所述手势辨识包括：
均分所述特征向量中的所述多个分量值，以分别组成多个次向量；
计算每一所述多个次向量的一平均分量值；
于所述多个次向量所分别对应的所述平均分量值中，取样至少其中之一，

\t以组成一平均向量；
分别计算所述平均向量与每一所述标准向量的一误差值；以及
根据所述误差值，确认所述手部图像所对应的所述手势。
5.根据权利要求4所述的手势辨识方法，其特征在于，所述均分所述特
征向量中的所述多个分量值，以分别组成多个次向量的步骤包括：
以所述同心圆圈数的百分之二十为一均分基准，以将所述特征向量中的
所述多个分量值依序分群，以分别组成所述多个次向量。
6.根据权利要求3所述的手势辨识方法，其特征在于，所述电子装置具
有一存储装置，所述存储装置记录多个标准手势以及每一所述多个标准手势
所分别对应的一交叉点数量范围，而所述手势辨识包括：
根据所述特征向量，确认所述多个分量值中的一最大分量值；
取样所述最大分量值所对应的所述同心圆圈至一次大半径所对应的所述
同心圆圈之间的所有所述同心圆圈，其中所述次大半径仅小于以所述重心坐
标至所述手部图像中所述手的一腕关节的一最大半径；
将所取样的所述同心圆圈所对应的所述多个分量值平均，以获得一平均
交叉点数量值；
根据所述存储装置所记录的所述交叉点数量范围，确认所述平均交叉点
数量值落于所述交叉点数量范围其中之一内；以及
以所确认的所述交叉点数量范围对应的所述标准手势为所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：张文勇，
申请(专利权)人：纬创资通股份有限公司，
类型：发明
国别省市：台湾;71