基于深度相机的手腕识别与掌心估测

作     者：姚争为 潘志庚 滕国栋 Yao Zhengwei;Pan Zhigeng;Teng Guodong

作者机构：杭州师范大学数字媒体与人机交互研究中心杭州311121 

出 版 物：《中国图象图形学报》 (Journal of Image and Graphics)

年 卷 期：2014年第19卷第3期

页      面：463-470页

核心收录：

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家自然科学基金重点项目(61332017) 浙江省教育厅年度科研项目(21120954) 

主　　题：手腕识别 掌心估测 深度相机 手部分割 手势交互 

摘      要：目的当手和手臂都进入深度相机所设定的有效深度范围时,它们将被作为一个整体来提取,若处理时也把它们作为一个整体,这可能会影响手势交互的一些重要算法,如掌心估测、手朝向估测、手的跟踪等。掌心是手势交互中较为稳定的点,掌心与手簇中心的连线常被用来估测手的朝向。因此提高掌心估测算法的性能有助于提高手势交互的整体性能。方法为了有效地分割手与手臂,从分析手腕的运动特征和手的轮廓特点入手,并利用内切矩形的几何特征,提出手腕识别算法;为了提高掌心估测的性能,从手势交互的特点入手,分析了锐角三角形和最大内切圆的几何特征,提出新的掌心估测算法。结果本文算法在空气多点触摸系统中进行了实验,新的掌心估测算法较之原算法在性能上提高了近7倍,且仍然能保持掌心坐标的稳定性,坐标偏差不大于3个像素。同时手腕识别算法的引入也提高了掌心估测的准确性。结论实验结果表明,手腕识别算法能较好地分割出手与手臂,新的掌心估测算法能很好地支持实时交互。