一種手勢識別方法及裝置的制造方法
【專利摘要】本發明實施例提供一種手勢識別方法及裝置，手勢識別方法，包括如下步驟：獲取一幀圖像，計算所述圖像中所述人手的重心點；計算本次所述重心點與上一次保存的重心點之間的距離，判斷所述距離是否大于預設距離閾值，當判斷結果為是，則獲取所述重心點并保存；判斷連續成功獲取所述重心點的次數是否超過預設次數閾值，當判斷結果為是，則根據連續成功獲取的多個所述重心點的坐標判斷所述人手的運動方向，相應地，本發明實施例還提供了一種手勢識別的裝置，根據本發明實施例提供的技術方案，可以快速判斷人手的運動方向，抗干擾性強，識別精度高，在人手快速運動時也可以使精確識別人手的運動方向。
【專利說明】
一種手勢識別方法及裝置
技術領域
[0001] 本發明實施例涉及手勢識別技術領域，尤其涉及一種手勢識別方法及裝置。
【背景技術】
[0002] 隨著社會的計算機化的發展，計算機在現代社會中的影響越來越大，人與計算機 的交互方式也不僅僅局限于只是通過鼠標鍵盤，基于手勢識別的人機交互方式在慢慢被人 們所熟知并普遍應用，手勢識別的交互方式直觀性使得人機交互的過程變得更靈活、更直 接、更方便。
[0003] 然而，在目前手勢識別的技術中，按照是否識別手的運動狀態來區分，可以分為靜 態手勢識別和動態手勢識別，靜態手勢識別僅需根據單幀圖像識別出靜態手勢，動態手勢 識別則需要根據多幀圖像識別動態手勢。但是，現有技術中的動態手勢識別方法一般要求 人手的運動速度不能太快，在人手運動過快的情況下，手勢識別率低，很難識別出動態手 勢。
[0004] 因此，一種新的手勢識別方法及裝置亟待提出。

【發明內容】

[0005] 本發明實施例提供一種手勢識別方法及裝置，用以解決現有技術中人手的運動速 度過快，使得識別率低的技術缺陷。本專利提出的方法可以快速判斷手的水平和豎直運動 方向，而且抗干擾性強，即使在手運動速度很快時，也可以實現對手勢的識別。
[0006] 本發明實施例提供一種手勢識別方法，包括如下步驟：
[0007] 獲取一幀圖像，計算所述圖像中所述人手的重心點；
[0008] 計算本次所述重心點與上一次保存的重心點之間的距離，判斷所述距離是否大于 預設距離閾值，當判斷結果為是，則獲取所述重心點并保存；
[0009]判斷連續成功獲取所述重心點的次數是否超過預設次數閾值，當判斷結果為是， 則根據連續成功獲取的多個所述重心點的坐標判斷所述人手的運動方向。
[0010]相應地，本發明實施例提供一種手勢識別裝置，包括：
[0011]獲取模塊，用于獲取一幀圖像，計算所述圖像中所述人手的重心點；
[0012] 保存模塊，用于計算本次所述重心點與上一次保存的重心點之間的距離，判斷所 述距離是否大于預設距離閾值，當判斷結果為是，則獲取所述重心點并保存；
[0013] 判斷模塊，用于判斷連續成功獲取所述重心點的次數是否超過預設次數閾值，當 判斷結果為是，則根據連續成功獲取的多個所述重心點的坐標判斷所述人手的運動方向。
[0014] 本發明實施例提供的手勢識別方法及裝置，通過人手的重心點的坐標判斷人手的 運動方向，改變了現有技術中人手運動過快，識別率低的技術缺陷，可以快速判斷人手的運 動方向，抗干擾性強，識別精度高，在人手快速運動時也可以使精確識別人手的運動方向， 實現對手勢的識別。
【附圖說明】
[0015] 為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現 有技術描述中所需要使用的附圖作一簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發 明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根 據這些附圖獲得其他的附圖。
[0016] 圖1為本發明實施例中手勢識別方法流程圖；
[0017] 圖2為本發明實施例中圖像坐標系下的x軸和y軸示意圖；
[0018] 圖3為本發明實施例中基于最小二乘法的擬合直線的示意圖；
[0019] 圖4為本發明實施例中圖像坐標系下投影向量與x軸向量轉角的示意圖；
[0020] 圖5為本發明實施例中手勢識別方法的應用流程示意圖；
[0021 ]圖6為本發明實施例中手勢識別裝置實施例結構示意圖。
【具體實施方式】
[0022]為使本發明實施例的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合本發明實施例 中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是 本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員 在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。
[0023]在目前手勢識別的技術中，按照是否識別手的運動狀態來區分，可以分為靜態手 勢識別和動態手勢識別，靜態手勢識別僅需根據單幀圖像識別出靜態手勢，動態手勢識別 則需要根據多幀圖像識別動態手勢。但是，現有技術中的動態手勢識別方法一般要求人手 的運動速度不能太快，在人手運動過快的情況下，手勢識別率低，很難識別出動態手勢。人 們受到人手運動速度的局限，體驗不佳，如果能夠在人手快速移動的情況下，也能很準確地 識別到手勢，識別出人手的運動方向，將大大提高用戶的體驗。為使本發明的目的、技術方 案和優點更加清楚，以下結合附圖及具體實施例，對本發明作進一步地詳細說明。
[0024] 實施例一
[0025]圖1為本發明實施例中手勢識別方法流程圖，結合圖1，本發明實施例1、一種手勢 識別方法，包括如下步驟：
[0026]步驟S101:獲取一幀圖像，計算圖像中人手的重心點；
[0027] 獲取多幀圖像中的一幀圖像，檢測獲取的圖像中是否存在人手，檢測人手的方式 可以采用圖像分割的方法進行檢測，或者，通過圖像中的像素點的像素值進行檢測，檢測人 手獲取的圖像是一幅二值圖像，其中人手的區域的像素值為255,其余區域的像素值為0,通 過逐個掃描圖像中的像素點，獲取每個像素點的像素值，判斷像素值中是否包含人手區域 像素值，當判斷像素值中包含人手像素值，則圖像中存在人手，執行步驟S102,若圖像中不 存在人手，則重新獲取另一幀圖像，重新檢測獲取的圖像中是否存在人手。
[0028] 在二值圖像中檢測出存在人手，計算圖像中人手的重心點，優選地，計算圖像中人 手的重心點，進一步包括:采用如下公式計算重心點：
[0029] % ~ image(xty) ^ x X y
[0030] y5=ZX"ma<ge(X，y)* y x. y
[0031 ]其中，image (x，y)是重心點的坐標(x, y)處的像素值，xg和yg分別是本次重心點在x 軸方向和y軸方向的重心，圖2為本發明實施例中圖像坐標系下的x軸和y軸示意圖；
[0032]步驟S102:計算本次重心點與上一次保存的重心點之間的距離，判斷距離是否大 于預設距離閾值，當判斷結果為是，則獲取重心點并保存；
[0033] 通過步驟S101計算得到本次重心點在x軸方向和y軸方向的重心后，計算本次重心 點與上一次保存的重心點之間的距離，判斷距離是否大于預設距離閾值，計算本次重心點 與上一次保存的重心點之間的距離并判斷其是否在距離閾值之內，是為了防止人手的運動 距離太短，引起誤檢測，在本發明實施例中距離閾值可以為獲取的圖像的高度的10%，或者 其他用戶自定義的距離閾值，此處不做具體限定。
[0034]當本次重心點與上一次保存的重心點之間的距離大于預設距離閾值時，則獲取重 心點并保存，本次重心點獲取成功，執行步驟S103。
[0035]若本次重心點與上一次保存的重心點之間的距離小于或等于預設距離閾值，則執 行步驟S101。
[0036]步驟S103:判斷連續成功獲取重心點的次數是否超過預設次數閾值，當判斷結果 為是，則根據連續成功獲取的多個重心點的坐標判斷人手的運動方向。
[0037]通過步驟S102成功獲取重心點后，判斷連續成功獲取重心點的次數是否超過預設 次數閾值，判斷連續成功得到重心點的次數，是為了保證人手的運動是連續的，距離足夠 長，減少誤檢測。
[0038] 連續獲取重心點可以通過兩種方式實現，優選地，連續成功獲取重心點，包括:在 連續幀的圖像中均成功獲得重心點，或在預設周期內的預設幀的圖像中均成功獲得重心 點。其中，在連續幀的圖像中均成功獲得重心點步驟為:獲取多個圖像，多個圖像的圖像幀 是連續的，并且在獲取的連續幀的圖像中通過步驟S102均成功獲取了人手的重心點，獲取 幾個圖像，即為連續成功獲取重心點的次數為幾次，例如，獲取連續六幀圖像，在連續六幀 的圖像中均成功獲取人手的重心點，則連續成功獲取重心點的次數為六次。
[0039] 在預設周期內的預設幀的圖像中均成功獲得重心點步驟為:在預設周期內包含多 幀圖像，在多幀圖像中獲取其中預設幀的圖像，并且在獲取的圖像中通過步驟S102均成功 獲取了人手的重心點，獲取幾個圖像，即為連續成功獲取重心點的次數為幾次，例如，在〇. 5 秒內包含12幀圖像，在12幀圖像中分別獲取偶數幀的圖像，即為獲取六幀圖像，并且在獲取 的圖像中均成功獲取人手的重心點，則連續成功獲取重心點的次數為六次。
[0040] 本發明實施例中預設次數閾值包括但不限于六次，也可以為用戶自定義的次數， 此處不做具體限定。
[0041 ]當連續成功獲取重心點的次數超過預設次數閾值，則根據連續成功獲取的多個重 心點的坐標判斷人手的運動方向，連續成功獲取幾次重心點，則根據獲取的重心點的坐標 判斷人手的運動方向。
[0042] 對于步驟S103，【具體實施方式】還包括以下的子步驟，優選地，根據連續成功獲取的 多個重心點的坐標判斷人手的運動方向，進一步包括：
[0043] 子步驟一：根據連續成功獲取的多個重心點的坐標使用最小二乘法擬合一條直 線；
[0044] 由于人手運動方向的檢測會受到噪聲等因素的干擾，使用若干個手的重心擬合出 來的直線可以更準確地反應手的運動方向，擬合直線采用最小二乘法，此方法的計算速度 很快，最小二乘法的目標是找到一條直線，使得所有的點到此直線的距離最短，本發明實施 例采用OpenCV提供的函數cvFitLine實現此功能，根據連續成功獲取的多個重心點的坐標 使用最小二乘法擬合一條直線，得到擬合直線后，執行子步驟二，圖3為本發明實施例中基 于最小二乘法的擬合直線的示意圖。
[0045] 子步驟二:根據連續成功獲取的多個重心點的坐標和擬合直線，計算重心點的坐 標在擬合直線上的投影坐標，計算多個重心點中第一個重心點的投影坐標連接最后一個重 心點的投影坐標而成的投影向量以及x軸向量；
[0046] 已知重心點的坐標，根據連續成功獲取的多個重心點的坐標使用最小二乘法擬合 的直線的擬合直線的方程已知，根據擬合直線方程和重心點坐標，就可以計算得到重心點 坐標在擬合直線上的投影坐標，對于子步驟二中，優選地，計算重心點的坐標在擬合直線上 的投影坐標，進一步包括:采用如下公式計算重心點在擬合直線上的投影坐標： f AXi- + By<- + C - 0
[0047] \rC _ i(xt - x〇,yt - v〇) (B, -A) = 0
[0048]其中，（XQ，y〇)為已知重心點的坐標，Ax+By+C = 0為擬合直線的方程，（Xt，yt)為重 心點在擬合直線上的投影坐標。
[0049] 通過上述公式，計算出多個重心點在擬合直線上的投影坐標，通過第一個獲取的 重心點的投影坐標和最后一個獲取的重心點的投影坐標，獲取重心點在擬合直線上的投影 點，將第一個獲取的重心點的投影點和最后一個獲取的重心點的投影點連接，計算第一個 重心點的投影點連接最后一個重心點的投影點而成的投影向量V h(Xh，yh)，其中，（Xh，yh)表 示投影向量Vh的坐標。同時，計算得到投影向量后，還需計算x軸的向量V x( xx，yy)，其中，（xx， yy)表示x軸的向量Vx的坐標，本發明實施例中x軸的坐標包括但不限于（1，0)，也可以為用戶 自定義的其他坐標，本發明實施例不做具體限定。
[0050] 計算得到投影向量Vh和x軸的向量Vx，執行子步驟三。
[0051] 子步驟三:計算投影向量相對于X軸向量的轉角，根據轉角判斷人手的運動方向。
[0052] 計算投影向量相對于X軸向量的轉角，進一步包括:采用如下公式計算投影向量相 對于X軸向量的轉角：
[0054]其中，0為投影向量相對于X軸向量的轉角，Vh為多個重心點中第一個重心點的投 影坐標連接最后一個重心點的投影坐標而成的投影向量，投影向量的坐標為(xh，yh)，Vx為x 軸的向量；
[0055] 0的正負則取決于三維空間中的Vh X Vx的z分量，采用如下公式計算z的值：
[0056] z = xh-yh
[0057]其中，z為三維空間中的VhXVx的分量，如果z大于零，則0為正，反之0為負；
[0058]在圖像坐標系下，投影向量相對X軸逆時針旋轉，則0為負值，順時針旋轉，則0為正 值；圖4為本發明實施例中圖像坐標系下投影向量與x軸向量轉角的示意圖，如圖4所示，箭 頭表示投影向量。
[0059] 計算得到投影向量相對與X軸向量的轉角0后，根據轉角判斷人手的運動方向，進 一步包括:根據轉角9的正負和取值范圍判斷手的運動方向。根據轉角的正負和取值，就可 以得到人手的運動方向是水平還是豎直，本發明實施例中包括但不限于根據下述角度范圍 判斷人手的運動方向：
[0060] -35。<9<35。：水平向右；
[0061] -145。<9 <-180。或-180。<9-145。：水平向左；
[0062] 6〇。<0<15〇。：豎直向上；
[0063] -15〇。<0<_6〇。：豎直向下。
[0064] 用戶也可以自定義其他轉角范圍進行判斷，本發明實施例不做具體限定，之所以 定義豎直方向的角度取值范圍大于水平方向的角度取值范圍，是因為相對來說，人更容易 做出水平方向的動作。
[0065] 下面舉例介紹本發明實施例手勢識別方法的應用，注意本例只是本發明實施例應 用的一種，并非全部應用，圖5為本發明實施例中手勢識別方法的應用流程示意圖，如圖5所 示：
[0066] 開始手勢識別，獲取一幀圖像，檢測圖像中是否存在人手，檢測到人手則計算人手 的重心點，否則返回重新獲取一幀圖像；
[0067]計算本次的重心點與上一次保存的重心點的距離是否大于獲取圖像的高度的 10%，如果計算距離大于獲取圖像高度的10%，則判斷連續獲取重心點的次數是否超過6 次，否則返回重新獲取一幀圖像；
[0068]判斷連續獲取重心點的次數超過6次，則根據重心點坐標使用最小二乘法擬合一 條直線，根據重心點坐標和擬合直線計算重心點在擬合直線上的投影向量，計算投影向量 相對于x軸向量的轉角，根據轉角判斷人手的運動方向，否則返回重新獲取一幀圖像。
[0069] 實施例2:
[0070] 圖6為本發明實施例中手勢識別裝置實施例結構示意圖，如圖6所示:本發明實施 例還提供一種手勢識別裝置，包括：
[0071] 獲取模塊1，用于獲取一幀圖像，計算圖像中人手的重心點；
[0072] 保存模塊2,用于計算本次重心點與上一次保存的重心點之間的距離，判斷距離是 否大于預設距離閾值，當判斷結果為是，則獲取重心點并保存；
[0073] 判斷模塊3,用于判斷連續成功獲取重心點的次數是否超過預設次數閾值，當判斷 結果為是，則根據連續成功獲取的多個重心點的坐標判斷人手的運動方向。
[0074]優選地，獲取模塊1，進一步用于：
[0075]采用如下公式計算重心點：
L〇〇78」其中，image(X，y)是重心點的坐標(x，y)處的像素值，知和％分別是x軸方向和 7軸 方向的重心。
[0079] 優選地，判斷模塊3,用于:在連續幀的圖像中均成功獲得重心點，或在預設周期內 的預設幀的圖像中均成功獲得重心點。
[0080] 優選地，判斷模塊3,進一步用于：
[0081] 根據連續成功獲取的多個重心點的坐標使用最小二乘法擬合一條直線；
[0082] 根據連續成功獲取的多個重心點的坐標和擬合直線，計算重心點的坐標在擬合直 線上的投影坐標，計算多個重心點中第一個重心點的投影坐標連接最后一個重心點的投影 坐標而成的投影向量以及x軸向量；
[0083] 計算投影向量相對于X軸向量的轉角，根據轉角判斷人手的運動方向。
[0084] 另外，優選地，判斷模塊3,進一步用于：
[0085]采用如下公式計算重心點在擬合直線上的投影坐標： f AXf + Byt + C = Q
[]~ x〇^ Vt ~~ y〇) - 〇
[0087]其中，（XQ，yo)為已知重心點的坐標，Ax+By+C = 0為擬合直線的方程，（Xt，yt)為重 心點在擬合直線上的投影坐標；
[0088]計算投影向量相對于X軸向量的轉角，進一步包括:采用如下公式計算投影向量相 對于X軸向量的轉角：
[0090] 其中，0為投影向量相對于X軸向量的轉角，Vh為多個重心點中第一個重心點的投 影坐標連接最后一個重心點的投影坐標而成的投影向量，投影向量的坐標為(xh，yh)，V x為x 軸的向量；
[0091] 采用如下公式計算z的值：
[0092] z = xh-yh
[0093]其中，z為三維空間中的VhXVx的分量，如果z大于零，則0為正，反之0為負；
[0094] 在圖像坐標系下，投影向量相對X軸逆時針旋轉，則0為負值，順時針旋轉，則0為正 值；
[0095] 根據轉角判斷人手的運動方向，進一步包括:根據轉角0的正負和取值范圍判斷手 的運動方向。
[0096] 圖6所示裝置可以執行圖1以及圖5所示實施例的方法，實現原理和技術效果參考 圖1以及圖6所示實施例，不再贅述。
[0097] 綜上所述，根據本發明實施例提供的手勢識別方法及裝置，通過人手的重心點的 坐標判斷人手的運動方向，改變了現有技術中人手運動過快，識別率低的技術缺陷，可以快 速判斷人手的運動方向，抗干擾性強，識別精度高，在人手快速運動時也可以使精確識別人 手的運動方向，實現對手勢的識別。
[0098] 以上所描述的裝置實施例僅僅是示意性的，其中所述作為分離部件說明的單元可 以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單 元，即可以位于一個地方，或者也可以分布到多個網絡單元上。可以根據實際的需要選擇其 中的部分或者全部模塊來實現本實施例方案的目的。本領域普通技術人員在不付出創造性 的勞動的情況下，即可以理解并實施。
[0099] 通過以上的實施方式的描述，本領域的技術人員可以清楚地了解到各實施方式可 借助軟件加必需的通用硬件平臺的方式來實現，當然也可以通過硬件。基于這樣的理解，上 述技術方案本質上或者說對現有技術做出貢獻的部分可以以軟件產品的形式體現出來，該 計算機軟件產品可以存儲在計算機可讀存儲介質中，如R0M/RAM、磁碟、光盤等，包括若干指 令用以使得一臺計算機裝置(可以是個人計算機，服務器，或者網絡裝置等)執行各個實施 例或者實施例的某些部分所述的方法。
[0100] 最后應說明的是：以上實施例僅用以說明本發明的技術方案，而非對其限制;盡管 參照前述實施例對本發明進行了詳細的說明，本領域的普通技術人員應當理解:其依然可 以對前述各實施例所記載的技術方案進行修改，或者對其中部分技術特征進行等同替換； 而這些修改或者替換，并不使相應技術方案的本質脫離本發明各實施例技術方案的精神和 范圍。
【主權項】
1. 一種手勢識別方法，其特征在于，包括如下步驟： 獲取一帖圖像，計算所述圖像中所述人手的重屯、點； 計算本次所述重屯、點與上一次保存的重屯、點之間的距離，判斷所述距離是否大于預設 距離闊值，當判斷結果為是，則獲取所述重屯、點并保存； 判斷連續成功獲取所述重屯、點的次數是否超過預設次數闊值，當判斷結果為是，則根 據連續成功獲取的多個所述重屯、點的坐標判斷所述人手的運動方向。2. 根據權利要求1所述的方法，其特征在于，計算所述圖像中所述人手的重屯、點，進一 步包括： 采用如下公式計算所述重屯、點：其中，image (X，y)是所述重屯、點的坐標(X，y)處的像素值，Xg和yg分別是所述本次重屯、 點在X軸方向和y軸方向的重屯、。3. 根據權利要求1所述的方法，其特征在于，連續成功獲取所述重屯、點，包括:在連續帖 的圖像中均成功獲得所述重屯、點，或在預設周期內的預設帖的圖像中均成功獲得所述重屯、 點。4. 根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據連續成功獲取的多個所述重屯、點的坐 標判斷所述人手的運動方向，進一步包括： 根據連續成功獲取的多個所述重屯、點的坐標使用最小二乘法擬合一條直線； 根據連續成功獲取的多個所述重屯、點的坐標和擬合直線，計算所述重屯、點的坐標在所 述擬合直線上的投影坐標，計算多個所述重屯、點中第一個所述重屯、點的投影坐標連接最后 一個所述重屯、點的投影坐標而成的投影向量W及X軸向量； 計算所述投影向量相對于X軸向量的轉角，根據所述轉角判斷人手的運動方向。5. 根據權利要求4所述的方法，其特征在于，計算所述重屯、點的坐標在所述擬合直線上 的投影坐標，進一步包括： 采用如下公式計算所述重屯、點在所述擬合直線上的投影坐標：其中，（x〇，y〇)為已知所述重屯、點的坐標，Ax+By+C = 0為所述擬合直線的方程，（xt，yt)為 所述重屯、點在所述擬合直線上的投影坐標； 計算所述投影向量相對于X軸向量的轉角，進一步包括:采用如下公式計算所述投影向 量相對于X軸向量的轉角：其中，e為所述投影向量相對于X軸向量的轉角，化為多個所述重屯、點中第一個所述重屯、 點的投影坐標連接最后一個所述重屯、點的投影坐標而成的投影向量，所述投影向量的坐標 為(xh，yh)，Vx為X軸的向量； 采用如下公式計算Z的值： Z = Xh-Yh 其中，Z為S維空間中的化X Vx的分量，如果Z大于零，則0為正，反之0為負； 在圖像坐標系下，所述投影向量相對X軸逆時針旋轉，則0為負值，順時針旋轉，則0為正 值； 根據所述轉角判斷人手的運動方向，進一步包括:根據轉角0的正負和取值范圍判斷手 的運動方向。6. -種手勢識別裝置，其特征在于，包括： 獲取模塊，用于獲取一帖圖像，計算所述圖像中所述人手的重屯、點； 保存模塊，用于計算本次所述重屯、點與上一次保存的重屯、點之間的距離，判斷所述距 離是否大于預設距離闊值，當判斷結果為是，則獲取所述重屯、點并保存； 判斷模塊，用于判斷連續成功獲取所述重屯、點的次數是否超過預設次數闊值，當判斷 結果為是，則根據連續成功獲取的多個所述重屯、點的坐標判斷所述人手的運動方向。7. 根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述獲取模塊，進一步用于： 采用如下公式計算所述重屯、點：其中，image(x，y)是所述重屯、點的坐標(x，y)處的像素值，Xg和yg分別是所述本次重屯、 點在X軸方向和y軸方向的重屯、。8. 根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述判斷模塊，用于:在連續帖的圖像中均 成功獲得所述重屯、點，或在預設周期內的預設帖的圖像中均成功獲得所述重屯、點。9. 根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述判斷模塊，進一步用于： 根據連續成功獲取的多個所述重屯、點的坐標使用最小二乘法擬合一條直線； 根據連續成功獲取的多個所述重屯、點的坐標和擬合直線，計算所述重屯、點的坐標在所 述擬合直線上的投影坐標，計算多個所述重屯、點中第一個所述重屯、點的投影坐標連接最后 一個所述重屯、點的投影坐標而成的投影向量W及X軸向量； 計算所述投影向量相對于X軸向量的轉角，根據所述轉角判斷人手的運動方向。10. 根據權利要求9所述的裝置，其特征在于，所述判斷模塊，進一步用于： 采用如下公式計算所述重屯、點在所述擬合直線上的投影坐標：其中，（XO，yo)為已知所還重必點的坐你，Ax+By+C = 0刃所還擬曾直線的方程，（Xt，yt)為 所述重屯、點在所述擬合直線上的投影坐標； 計算所述投影向量相對于X軸向量的轉角，進一步包括:采用如下公式計算所述投影向 量相對于X軸向量的轉角：其中，e為所述投影向量相對于X軸向量的轉角，化為多個所述重屯、點中第一個所述重屯、 點的投影坐標連接最后一個所述重屯、點的投影坐標而成的投影向量，所述投影向量的坐標 為(xh，yh)，Vx為X軸的向量； 采用如下公式計算Z的值： Z = Xh-Yh 其中，Z為S維空間中的化X Vx的分量，如果Z大于零，則0為正，反之0為負； 在圖像坐標系下，所述投影向量相對X軸逆時針旋轉，則0為負值，順時針旋轉，則0為正 值； 根據所述轉角判斷人手的運動方向，進一步包括:根據轉角0的正負和取值范圍判斷手 的運動方向。
【文檔編號】G06K9/00GK105912974SQ201510964806
【公開日】2016年8月31日
【申請日】2015年12月18日
【發明人】李艷杰
【申請人】樂視致新電子科技（天津）有限公司