CN105807906B - 运动识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种简单准确、具有灵活的操作距离和较高识别稳定性的运动识别方法。本发明所涉及的运动识别方法包括以下步骤:设置参考面和参考点;确定初始投影点;间隔一个规定周期,判断出当前的投影点;取得当前实际投影时间;判断是否存在至少一个预设投影时间大于当前实际投影时间;在判断结果为否的情况下告知无法识别;在判断结果为是的情况下继续进行识别,并仅在完成匹配时输出相应的结果。利用本发明所涉及的运动识别方法,能够对运动对象仅发生了较小位置变化的运动的进行简单准确且稳定的识别。
Description
技术领域
本发明涉及一种运动识别方法。
背景技术
近年来,为了输入信息,除了可以利用传统的电子设备,例如鼠标、键盘等来进行信息输入以外,还发展出直接对手指等运动对象的运动进行识别,从而实现信息输入的运动识别方法。
例如,已知要对作为运动对象的手指等的运动进行识别时,可以使用基于电容触摸屏的运动识别方法。这种方法中,先假定人为接地物(零电势体),在给电容触摸屏的工作面通上一个很低的电压的情况下,当用户触摸电容触摸屏时,手指(运动对象)会吸收走一个很小的电流,该电流分别从电容触摸屏的四个角(或四条边)上的电极中流出,并且流经这四个电极的电流与手指到这四个角的距离大致成比例。与电容触摸屏连接的控制器通过对这四个电流比例进行精密计算,得出手指接触该电容触摸屏的位置,并通过跟踪手指在该电容触摸屏上的位置变化,利用配套的运动模式算法,实现对手指的运动的识别。
但是,这种方法中,因为要利用静电感应原理,所以手指必须与电容触摸屏非常接近,否则无法使手指吸走足够的电流来进行运动识别。也就是说这种技术存在操作距离过短(基本上需要手指直接接触到电容触摸屏上)的问题。并且,当所处环境的温度、湿度、电场发生变化时,会引起电容触摸屏中的电压发生漂移,影响运动识别的准确度。
又,已知基于视频智能分析来对运动对象进行运动识别的方法。这种技术中,首先需要将运动对象(例如活动的人体)从静态背景中分离出来,然后对运动对象在连续视频帧中的特征进行提取,之后对该特征进行编码和算法分析以判断与其哪个预设的模型匹配,最后输出识别结果。
但是,上述技术的主要缺点在于,识别准确率不稳定。其原因主要是像素、光照变化、背景干扰、对象与摄像头距离等因素对识别造成干扰。
另一方面,作为确定运动对象的位置或轨迹的方法,还有基于无线通信来对运动对象进行运动识别的技术。例如,这种技术中,可以通过运动对象(例如手机等移动设备)与多个通讯基站之间的通信信号的强弱,采用三角定位算法,确定移动设备的位置及通过其位置变化来获取移动的轨迹,从而实现运动识别。
但是,如果运动对象运动时的位置变化较小(例如上述的手指或人体的运动)的话,由于三角定位算法的识别精度等原因,利用该技术并不能对其进行有效的运动识别,所以该技术只适合于对运动对象发生了较大位移时的运动的识别。
发明内容
本发明的目的在于,提供一种简单准确、具有灵活的操作距离和较高识别稳定性的运动识别方法。
为了实现上述目的,本发明所涉及的运动识别方法,包括以下步骤:步骤(1)、将一个非接触感测设备设置在运动对象上,且所述运动对象在整个运动期间保持所述非接触感测设备相对所述运动对象位置不变,取一个平面作为参考面,并将位于所述参考面上的具有预设排列规则和顺序的点a1、a2、……、an(n≥2)作为参考点,从所述非接触感测设备能够同时感测到所有所述参考点的最初的感测时刻即初始感测时刻开始,视为所述非接触感测设备开始进行感测,而只要所述非接触感测设备不能同时感测到所有所述参考点时,则视为所述非接触感测设备没有在进行感测;步骤(2)、在所述初始感测时刻,将所述非接触感测设备感测到的与其距离最近的一个参考点ai(1≤i≤n)作为所述运动对象在此时在所述参考面上的投影点,即初始投影点;步骤(3)、经过一个规定周期后,所述非接触感测设备对所有所述参考点进行一次感测,并判断在当前感测时刻下,所述非接触感测设备是否越过所述参考点ai与所述参考点ai的任意一个相邻的参考点aj(1≤j≤n且j≠i)之间的等距面,当所述非接触感测设备没有越过所述参考点ai与所述参考点ai的一个相邻的参考点aj之间的等距面时,所述投影点依然为所述参考点ai,当所述非接触感测设备越过所述参考点ai与所述参考点ai的任意一个相邻的参考点aj之间的等距面时,所述投影点从所述参考点ai变为所述参考点aj;步骤(4)、当所述投影点依然为所述参考点ai时,投影点实际变化顺序为[ai],累积并得出所述参考点ai的当前实际投影时间,其为从所述非接触感测设备感测出所述参考点ai并将所述参考点ai作为所述投影点开始的所述感测时刻到所述当前感测时刻之间的所有所述规定周期的总和,当所述投影点从所述参考点ai变为所述参考点aj时,所述投影点实际变化顺序为[ai→aj],这时停止所述参考点ai的当前实际投影时间的累积并开始所述参考点aj的当前实际投影时间的累积,类似地,所述参考点aj的所述当前实际投影为从所述非接触感测设备感测出所述参考点aj并将所述参考点aj作为所述投影点开始的所述感测时刻到所述当前感测时刻之间的所有所述规定周期的总和;步骤(5)、在至少存在一个具有与所述当前感测时刻的所述投影点实际变化顺序一致的投影点预设变化顺序的预设运动模型的前提下,判断在这些所述预设运动模型中,是否至少存在一个所述预设运动模型,其具有在所述当前感测时刻下被当作所述投影点的所述参考点的预设投影时间,且所述预设投影时间大于在步骤(4)中得到的相应的所述参考点的当前实际投影时间;步骤(6)、在步骤(5)的判断结果为否的情况下,判定没有一个所述预设运动模型与所述运动对象的所述当前感测时刻的运动事件相匹配,即无法进行运动识别,将表示无法进行运动识别的信息加以输出,以使所述运动对象从步骤(2)开始重新进行运动;步骤(7)、在步骤(5)的判断结果为是的情况下,从步骤(3)开始,继续对所述运动对象的运动进行识别,与此同时,如果在所述当前感测时刻下被当作所述投影点的所述参考点是其中一个所述预设运动模型中的最后一个所述参考点,那么就判定这个所述预设运动模型与所述运动对象的所述当前感测时刻的运动事件相匹配并将该预设运动模型的信息加以输出。
进一步地,所述投影点是在某个所述感测时刻距离所述非接触感测设备最近的所述参考点。
进一步地,所述非接触感测设备每隔所述规定周期,对所有所述参考点与所述非接触感测设备之间的距离进行一次感测,所述感测时刻是所述非接触感测设备进行所述感测的时刻,前后相邻的两个所述感测时刻之间间隔一个所述规定周期,并设定一个所述规定周期小于所述投影点发生一次变化所需要的最小的时间。
进一步地,所述运动事件表示所述运动对象当前感测时刻的运动变化特征,其包括所述当前感测时刻的所述投影点实际变化顺序和在所述当前感测时刻下被当作所述投影点的所述参考点的所述当前实际投影时间。
进一步地,步骤(5)中的与所述当前感测时刻的所述投影点实际变化顺序一致是指所述投影点预设变化顺序的从头开始的一部分或全部与所述当前感测时刻的所述投影点实际变化顺序一致。
进一步地,所述非接触感测设备是指通过单独或者组合地使用WIFI、红外、蓝牙、超声波、Zigbee、RFID技术来实现对所述参考点进行感测的设备。
进一步地,相匹配的所述预设运动模型的信息或无法进行运动识别的信息被输出到台式、膝上式、平板或手持式计算机在的计算机系统,或者蜂窝电话、PDA、数字电视或专用/通用媒体播放器的手持式消费者电子设备进行进一步的处理。
相较于现有技术,本发明能取得如下技术效果:根据非接触感测设备所使用的感测技术的不同,具有从几厘米到几十米范围的较为灵活、多样的操作距离;仅采用投影点和投影时间这两组物理量来描述运动事件,因而所实行的运动识别不受光线、障碍物、环境变化等影响,具有较高的运动识别稳定性;适用于对运动对象仅发生了较小位置变化的运动的识别。
附图说明
图1是示出使用本发明所涉及的运动识别方法的运动识别系统的结构示意图。
图2是本发明所涉及的运动识别方法的流程图。
图3是示出对运动对象在参考面上投影的一个实例进行说明的图。
图4是示出对图3的实例中得到的运动事件与预设运动模型的匹配方式进行说明的图。
具体实施方式
下面,参照附图,对本发明所涉及到的运动识别方法进行说明。但是,本发明的技术范围并不限于这些实施方式,而是涉及权利要求书中所记载的发明及其等同物。
又,下文所使用的表示数字的i、j、n等皆为自然数。
图1是示出使用本发明所涉及的运动识别方法的运动识别系统的结构示意图。如图1所示,该运动识别系统1包括以下两个部分:运动感测子系统2和运动匹配子系统3。
运动感测子系统2用于感测运动对象的运动并将感测结果(即运动事件)输出到运动匹配子系统3。运动感测子系统2包括被感测单元21和感测单元22。
被感测单元21由至少两个作为参考点的设备组成,这些参考点按预设排列规则和顺序都分布在某一个参考面上且相对于该参考面处于静止状态。该参考面是一个平面,例如可以是一张桌面、一面墙壁、或者一块幕布等。关于上述预设排列规则和顺序,例如可以按如下方式来设置:将位于参考面R上的编号为A、B、C三个设备作为参考点A、B、C,其中参考点A在最左边,然后从左往右依次为参考点B和C,参考点A、B、C三点的连线为一条直线(参见图3)。这里对于相邻两个参考点之间的距离没有进行限定,例如,既可以将A-B间的距离设为与B-C间的距离相等、也可以设为不相等。同时,除了像图3那样,将三个参考点按一定顺序排成一条直线,也可设置更多的参考点或按一定的顺序排列出不同的形状,例如可以将三个参考点以一定顺序排列成三角形、或者将四个参考点按一定顺序排列成一个四边形等。也就是说,只要保证该参考面上的参考点为两个或以上,且相对于该参考面静止,那么还可以设置其他不同的预设排列规则和顺序,以及参考点的数量。在下面的对运动识别方法的说明中,为了叙述上的简便,只讨论图3中所示出的情况。另外,上述参考点既可以是有源设备也可以是无源设备,只要其满足在感测单元22采用的感测技术(即下文所述的WIFI、红外等)所确定的感测范围内能够同时被感测单元22感测到并可由感测单元22加以区分,则可以是符合这一要求的任何设备。
感测单元22是一个非接触感测设备,其被设置在上述运动对象上,且该运动对象在整个运动期间保持所述感测单元22相对该运动对象位置不变。感测单元22每隔一个规定周期,感测单元22对被感测单元21进行一次感知并测得此时感测单元22与被感测单元21之间的距离。感测单元22进行上述感测的时刻即为感测时刻,前后相邻的两个感测时刻之间的时间段就是上述的一个规定周期。关于该规定周期的设定,将在下文中进行说明。因为感测单元22是非接触感测设备,所以其在一定的感测范围内,不需要紧靠在被感测单元21上就可以感测到被感测单元21。上述一定的感测范围根据感测单元22所采用的感测技术而各不相同。具体来说,感测单元22可以单独或者组合地使用WIFI、红外、蓝牙、超声波、Zigbee、RFID技术,在利用上述感测技术的情况下,其感测范围为从几厘米到几十米。感测单元22还可以具有计时功能,用来累积并得出从某一感测时刻开始到另一感测时刻为止的时间(也可以认为是对应的规定周期的个数)。
此外,将感测单元22能够同时感测到上述位于该参考面上的所有参考点的感测时刻当作初始感测时刻,感测单元22从该初始感测时刻开始进行感测。另一方面,只要感测单元22不能同时感测到上述所有参考点,则感测单元22停止感测,此时可进行某些预定的处理(例如通过后述的外部装置4告知用户感测已经中断等)。
运动匹配子系统3用于将运动感测子系统2获取的运动事件与储存在运动匹配子系统3中的预设运动模型作比较,以确认双方是否匹配,并根据匹配结果输出相应的信息。运动匹配子系统3既可以与运动感测子系统2通过无线方式来进行通信,也可以通过有线方式来进行通信。运动匹配子系统3既可以与运动感测子系统2集成为一个整体,也可以各自分别地配置在不同的地方。运动匹配子系统3包括判决单元31和存储单元32。
又,运动匹配子系统3还与未图示的外部装置4通过无线或有线方式来进行通信,将与匹配结果对应的信息输出到外部装置4,以供进行其他的信息处理或信息显示。上述外部装置4可以是台式、膝上式、平板或手持式计算机在的计算机系统,或者蜂窝电话、PDA、数字电视或专用/通用媒体播放器的手持式消费者电子设备。
判决单元31是信息处理装置,例如CPU等.判决单元31根据一定的判决基准(将在后文中进行详细说明),从运动感测子系统2输入到运动匹配子系统3的运动事件被输入到判决单元31中。判决单元31判断该运动事件是否与从存储单元32输入到判决单元31的预设运动模型向匹配,并据此进行后文中所叙述的处理。
存储单元32是用来存储信息的装置,例如ROM等。在存储单元32中,存储有用于进行上述匹配的一个或多个预设运动模型。这里,对预设运动模型的种类和数量没有进行限定,可以根据用户的喜好或实际需要来设定。此外,在存储单元32中还储存有没有被用户或运动识别系统1要求消除的、在运动感测子系统2对运动对象感测时所得到的运动事件及与其对应的匹配结果。
图2是本发明所涉及的运动识别方法的流程图。其各步骤如下:
首先,选取一个平面作为参考面,并将位于该参考面上的具有预设排列规则和顺序的点a1、a2、……、an(n≥2)作为参考点即被感测单元21(步骤S101)。
然后,在初始感测时刻,将感测单元22感测到的所有参考点中距离感测单元22最近的一个参考点ai(1≤i≤n)作为运动对象在此时在参考面上的投影点,即初始投影点(步骤S102)。
这里,上述的投影点是指在某个感测时刻距离感测单元22最近的参考点。同时,因为感测单元22在感测期间始终保持相对于运动对象位置不变(在实际应用时,往往将其简化为感测单元22和运动对象具有相同的空间位置坐标),所以上述投影点也被看作是运动对象在此时被投影到参考面上的投影点。
接着,在经过一个规定周期后,感测单元22对所有参考点进行一次感测,并判断在当前感测时刻下,感测单元22是否越过参考点ai与参考点ai的任意一个相邻的参考点aj(1≤j≤n且j≠i)之间的等距面,当感测单元22没有越过参考点ai与所述参考点ai的任意一个相邻的参考点aj之间的等距面时,该投影点依然为所述参考点ai,当感测单元22越过参考点ai与参考点ai的任意一个相邻的参考点aj之间的等距面时,该投影点从所述参考点ai变为所述参考点aj(步骤S103)。
这里,上述的一个规定周期被设定为小于投影点发生一次变化所需要的最小的时间。即,从感测单元22被投影为参考点ai开始到感测单元22就要被投影为另一参考点aj为前的时间中至少包括一个规定周期。
又,上文中的等距面是指与相邻两个参考点之间的连线垂直的、且位于该连线的1/2处的平面,当感测单元22位于该等距面上时,其与上述相邻两个参考点之间的距离相等。
当投影点依然为参考点ai时,投影点实际变化顺序为[ai],累积并得出参考点ai的当前实际投影时间,其为从感测单元22感测出参考点ai并将参考点ai作为投影点开始的感测时刻到当前感测时刻之间的所有规定周期的总和;当投影点从参考点ai变为参考点aj时,投影点实际变化顺序为[ai→aj],这时停止参考点ai的当前实际投影时间的累积并开始参考点aj的当前实际投影时间的累积,类似地,参考点aj的当前实际投影为从感测单元22感测出参考点aj并将参考点aj作为投影点开始的感测时刻到当前感测时刻之间的所有规定周期的总和(步骤S104)。换言之,当某个参考点被当作投影点时,对其计时直到其他的参考点被当作投影点。
在至少存在一个具有与当前感测时刻的投影点实际变化顺序一致的投影点预设变化顺序的预设运动模型的前提下,判断在这些所述预设运动模型中,是否至少存在一个所述预设运动模型,其具有在当前感测时刻下被当作投影点的参考点的预设投影时间,且该预设投影时间大于上述相应的参考点的当前实际投影时间(步骤S105)。
这里,预设投影模型由投影点预设变化顺序和在投影点预设变化顺序中被先后预定为投影点的各个参考点的预设投影时间所组成。
在步骤S105的判断结果为否的情况下,判定没有一个预设运动模型与运动对象的当前感测时刻的运动事件相匹配,即无法进行运动识别,运动匹配子系统3将表示无法进行运动识别的信息输出到外部装置4,以告知用户,使运动对象从步骤S102开始重新进行运动(步骤S106)。这里,运动事件被用来描述运动对象所进行的运动,其是运动对象的当前感测时刻的运动变化特征,包括当前感测时刻的投影点实际变化顺序和在当前感测时刻下被当作投影点的参考点的当前实际投影时间。
在步骤S105的判断结果为是的情况下,从步骤S103开始,继续对运动对象的运动进行识别,与此同时,如果在当前感测时刻下被当作投影点的参考点是其中一个预设运动模型中的最后一个参考点,那么就判定这个预设运动模型与运动对象的当前感测时刻的运动事件相匹配,运动匹配子系统3将该预设运动模型的信息输出到外部装置4,以其来表示相应的运动事件。
图3是示出对运动对象在参考面上投影的一个实例进行说明的图。图4是示出对图3的实例中得到的运动事件与预设运动模型的匹配方式进行说明的图。下面,结合图3和图4,来对运动识别方法的进行具体的说明。
在图3中,选取三维空间中的一个平面作为参考面R,且将位于该参考面R上的能够同时被非接触感测设备N感测到的编号为A、B、C的三个设备作为参考点,且参考点A、B、C呈一条直线地排列。其中,参考点A在最左边、参考点C在最右边、参考点B在参考点A和C之间。
如图3所示,在初始感测时刻t0,位于实际运动轨迹起点处的非接触感测设备N与参考点A之间的距离小于非接触感测设备N与其他参考点之间的距离,因此把参考点A作为初始参考点。在这里,图3中的实际运动轨迹并非为运动对象M的一条固定的运动轨迹,而是为了说明方便而假设的、任意的运动轨迹。
当非接触感测设备N从初始感测时刻t0开始,按照图3中所示的实际运动轨迹的方式进行运动,经过一个规定周期T后,非接触感测设备N运动到了一个新的位置并进行一次感测,判断此时的非接触感测设备N是否越过作为初始参考点A和其相邻的参考点B之间的等距面,如果结论为否,则判断非接触感测设备N在此时在参考面R上仍然被投影为参考点A(即当前的投影点为参考点A),反之,当前的投影点为参考点B。
由对于规定周期T的设定可知,只经过一个T后,投影点还仍然是参考点A。此时,当前的投影点实际变化顺序为[A],当前实际投影时间ZA=T。另外,在t0时刻,ZA=0。
如果参考点如图3中所示的那样排列的话,可以按如下方式设定预设运动模型:
(1)预设运动模型MOD1:其表示从左向右滑动,具体来说,投影点预设变化顺序为[A→B→C],并令在投影点预设变化顺序中被先后预定为投影点的各个参考点A、B、C的预设投影时间分别为PA1、PB1、PC1,上述预设投影时间可以根据需要而分别适当地进行设定。
(2)预设运动模型MOD2:其表示从右向左滑动,具体来说,预设投影点变化的变化顺序为[C→B→A],并令在投影点预设变化顺序中被先后预定为投影点的各个参考点A、B、C的预设投影时间分别为PA2、PB2、PC2,上述预设投影时间可以根据需要而分别适当地进行设定。
除此之外,还可以根据需要以类似的方式设定其他的预设运动模型,这里就不再一一列举。
如上所述,从t0开始,经过一个规定周期T后,得到当前的投影点实际变化顺序为[A],其与预设运动模型MOD1的投影点预设变化顺序的从头开始的一部分一致,而与预设运动模型MOD2的投影点预设变化顺序的从头开始的一部分或全部不一致,因而MOD2不适用,淘汰MOD2。另外,这里的从头开始的一部分一致是指当投影点实际变化顺序是从某一个点(例如参考点A)开始的话,预设运动模型的投影点预设变化顺序也要从相同的点(例如参考点A)开始。例如,假设投影点实际变化顺序为[A→B→A],而预设运动模型的投影点预设变化顺序[B→A→B],即使[A→B→A]与[B→A→B]的一部分一致,其也不是与[B→A→B]的从头开始的一部分一致
然后,如图4所示,将当前感测时刻的ZA与预设的PA1作比较,判断PA1是否大于当前感测时刻的ZA。假如还存在因为简化讨论而省略的其他多个预设运动模型的投影点预设变化顺序(例如[A]、[A→B]、[A→B→A]等等)的从头开始的一部分或全部与当前的投影点实际变化顺序为[A]一致,那么这些预设运动模型中的对应的参考点A的预设投影时间也一一与当前感测时刻的ZA作比较,判断是否至少存在一个上述预设运动模型的对应的参考点A的预设投影时间大于当前感测时刻的ZA。
如果上述判断结果为否,则将告知用户识别失败,让运动对象M回到其实位置(被初始投影为参考点A的位置)重新开始运动,如果判定结果为是,则记录下此轮识别中得到的当前感测时刻的投影点实际变化顺序[A]和其对应的当前实际投影时间ZA。同时,因为在目前没有被淘汰的预设运动模型MOD1中参考点A不是最后一个参考点,所以继续进行下一轮的识别。
同样地,在又经过一个规定周期T后,判断此时(t0+2T)运动对象M是否越过参考点A和B之间的等距面。因为如果没有越过该等距面的情况下的处理和以上已论述的基本相同,投影点实际变化顺序不变(仍为[A])且累积ZA(此时ZA=2T),所以下面省略说明。
假如在t0+2T时刻,运动对象M越过上述等距面,即判断投影点变为B,那么此时的投影点实际变化顺序为[A→B],且停止累积ZA而开始累积ZB(此时ZB=0)。
其后,判断出t0+2T时刻的投影点实际变化顺序为[A→B]与上一轮识别中没有被淘汰的预设运动模型MOD1中的投影点预设变化顺序为[A→B→C]的从头开始的一部分一致,因而MOD1继续适用。
接着,将t0+2T时刻的ZB与预设的PB1作比较,判断PB1是否大于当前感测时刻的ZB。
如果上述判断结果为否,则将告知用户识别失败,让运动对象M回到其实位置(被初始投影为参考点A的位置)重新开始运动,如果判定结果为是,则记录下此轮识别中得到的当前感测时刻的投影点实际变化顺序[A→B]和其对应的当前实际投影时间ZB。同时,因为在目前没有被淘汰的预设运动模型MOD1中参考点B不是最后一个参考点,所以继续进行下一轮的识别。
如此,直到投影点变为没有被淘汰的一个预设运动模型中的最后一个参考点(本实例中为参考点C),重复上述循环处理:即,每隔一个规定周期T后判断投影点是否变化,取得相应的投影点实际变化顺序,累加作为投影点的参考点的当前实际投影时间,将上述投影点实际变化顺序和当前实际投影时间与预设运动模型的投影点预设变化顺序和相应的参考点的预设投影时间作匹配。匹配方式即相关处理如图2的步骤S105-步骤S107。
当投影点变为没有被淘汰且匹配的一个预设运动模型中的最后一个参考点后,输出对应的预设运动模型的信息(例如本实例中预设运动模型MOD1代表的“从左向右滑动”),也可以输出相关的其他信息(例如投影点实际变化顺序、此时的ZA、ZB的值等)。
又,还可以根据需要,在每一轮识别后(即每隔规定时刻T),输出当时的投影点实际变化顺序或当前的实际投影时间等。
又,在完成一组匹配后,如果还存在其他可能匹配的预设运动模型,还可以继续进行上述的运动识别,直到没有预设运动模型能够与运动对象M的运动相匹配。
Claims (7)
1.一种运动识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤(1)、将一个非接触感测设备设置在运动对象上,且所述运动对象在整个运动期间保持所述非接触感测设备相对所述运动对象位置不变,取一个平面作为参考面,并将位于所述参考面上的具有预设排列规则和顺序的点a1、a2、……、an,n≥2,作为参考点,从所述非接触感测设备能够同时感测到所有所述参考点的最初的感测时刻即初始感测时刻开始,视为所述非接触感测设备开始进行感测,而只要所述非接触感测设备不能同时感测到所有所述参考点时,则视为所述非接触感测设备没有在进行感测;
步骤(2)、在所述初始感测时刻,将所述非接触感测设备感测到的与其距离最近的一个参考点ai,1≤i≤n,作为所述运动对象在此时在所述参考面上的投影点,即初始投影点;
步骤(3)、经过一个规定周期后,所述非接触感测设备对所有所述参考点进行一次感测,并判断在当前感测时刻下,所述非接触感测设备是否越过所述参考点ai与所述参考点ai的任意一个相邻的参考点aj,1≤j≤n且j≠i,之间的等距面,当所述非接触感测设备没有越过所述参考点ai与所述参考点ai的一个相邻的参考点aj之间的等距面时,所述投影点依然为所述参考点ai,当所述非接触感测设备越过所述参考点ai与所述参考点ai的任意一个相邻的参考点aj之间的等距面时,所述投影点从所述参考点ai变为所述参考点aj;
步骤(4)、当所述投影点依然为所述参考点ai时,投影点实际变化顺序为[ai],累积并得出所述参考点ai的当前实际投影时间,其为从所述非接触感测设备感测出所述参考点ai并将所述参考点ai作为所述投影点开始的所述感测时刻到所述当前感测时刻之间的所有所述规定周期的总和,
当所述投影点从所述参考点ai变为所述参考点aj时,所述投影点实际变化顺序为[ai→aj],这时停止所述参考点ai的当前实际投影时间的累积并开始所述参考点aj的当前实际投影时间的累积,类似地,所述参考点aj的所述当前实际投影为从所述非接触感测设备感测出所述参考点aj并将所述参考点aj作为所述投影点开始的所述感测时刻到所述当前感测时刻之间的所有所述规定周期的总和;
步骤(5)、在至少存在一个具有与所述当前感测时刻的所述投影点实际变化顺序一致的投影点预设变化顺序的预设运动模型的前提下,判断在这些所述预设运动模型中,是否至少存在一个所述预设运动模型,其具有在所述当前感测时刻下被当作所述投影点的所述参考点的预设投影时间,且所述预设投影时间大于在步骤(4)中得到的相应的所述参考点的当前实际投影时间;
步骤(6)、在步骤(5)的判断结果为否的情况下,判定没有一个所述预设运动模型与所述运动对象的所述当前感测时刻的运动事件相匹配,即无法进行运动识别,将表示无法进行运动识别的信息加以输出,以使所述运动对象从步骤(2)开始重新进行运动;
步骤(7)、在步骤(5)的判断结果为是的情况下,从步骤(3)开始,继续对所述运动对象的运动进行识别,与此同时,如果在所述当前感测时刻下被当作所述投影点的所述参考点是其中一个所述预设运动模型中的最后一个所述参考点,那么就判定这个所述预设运动模型与所述运动对象的所述当前感测时刻的运动事件相匹配并将该预设运动模型的信息加以输出。
2.如权利要求1所述的运动识别方法,其特征在于,所述投影点是在某个所述感测时刻距离所述非接触感测设备最近的所述参考点。
3.如权利要求1或2所述的运动识别方法,其特征在于,所述非接触感测设备每隔所述规定周期,对所有所述参考点与所述非接触感测设备之间的距离进行一次感测,所述感测时刻是所述非接触感测设备进行所述感测的时刻,前后相邻的两个所述感测时刻之间间隔一个所述规定周期,并设定一个所述规定周期小于所述投影点发生一次变化所需要的最小的时间。
4.如权利要求1所述的运动识别方法,其特征在于,所述运动事件表示所述运动对象当前感测时刻的运动变化特征,其包括所述当前感测时刻的所述投影点实际变化顺序和在所述当前感测时刻下被当作所述投影点的所述参考点的所述当前实际投影时间。
5.如权利要求1所述的运动识别方法,其特征在于,步骤(5)中的与所述当前感测时刻的所述投影点实际变化顺序一致是指所述投影点预设变化顺序的从头开始的一部分或全部与所述当前感测时刻的所述投影点实际变化顺序一致。
6.如权利要求1所述的运动识别方法,其特征在于,所述非接触感测设备是指通过单独或者组合地使用WIFI、红外、蓝牙、超声波、Zigbee、RFID技术来实现对所述参考点进行感测的设备。
7.如权利要求6所述的运动识别方法,其特征在于,相匹配的所述预设运动模型的信息或无法进行运动识别的信息被输出到台式、膝上式、平板或手持式计算机在的计算机系统,或者蜂窝电话、PDA、数字电视或专用/通用媒体播放器的手持式消费者电子设备进行进一步的处理。
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Citations (4)
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---|---|---|---|---|
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CN102000430A (zh) * | 2009-09-01 | 2011-04-06 | 深圳泰山在线科技有限公司 | 一种基于计算机的舞蹈动作判定方法 |
CN102622083A (zh) * | 2012-02-24 | 2012-08-01 | 北京盈胜泰科技术有限公司 | 一种手势识别方法及手势识别装置 |
CN102880287A (zh) * | 2012-08-16 | 2013-01-16 | 深圳Tcl新技术有限公司 | 手势识别方法及手势识别装置 |
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