CN111625087A - 一种手势采集与识别系统 - Google Patents

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CN111625087A CN202010349430.XA CN202010349430A CN111625087A CN 111625087 A CN111625087 A CN 111625087A CN 202010349430 A CN202010349430 A CN 202010349430A CN 111625087 A CN111625087 A CN 111625087A
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陈红
谢勤岚
秦蕾
孙田田
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South Central Minzu University
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Abstract

本发明涉及计算机图形技术领域，尤其是一种手势采集与识别系统，包括中央处理器，中央处理器信号连接有图片数据处理单元，图片数据处理单元包括微型芯片，微型芯片信号连接中央处理器，微型芯片信号连接有背景处理模块，微型芯片信号连接有图片切割模块，微型芯片信号连接有特征采集模块，微型芯片信号连接有三维模型生成模块，中央处理器信号连接有模型启动模块，模型启动模块信号连接有特征匹配模块，特征匹配模块信号连接数据库，特征匹配模块信号连接有轨迹判定模块。本发明通过数据采集单元采集手势图片，数据图片经过图片数据处理单元处理后，轨迹判定模块判定后，确定手势，可快速有效的对手势姿势进行识别。

Description

一种手势采集与识别系统
技术领域
本发明涉及计算机图形技术领域，尤其涉及一种手势采集与识别系统。
背景技术
自然人机交互一直是计算机图形学以及计算机人机交互领域的一个重要研究方向，三维手势识别作为自然人机交互的一个中要组成成分，自然受到了极大的关注。同时，近几年来一些相对成熟的深度摄像头也相继上市，深度摄像头获取的深度图像，避免了传统RGB图像容易收到光照及背景等影响的缺点，给手势识别带来了便利。三维手势识别所需实现的不应该仅仅是判断出图像中的手势属于哪一种手势状态，而应该将整个手的所有关节点的坐标位置展示出来，达到真正的人机交互，增强现实感。现有的手势识别无法准确有效的识别手势姿势，识别速度慢。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在无法准确有效的识别手势姿势，识别速度慢的缺点，而提出的一种手势采集与识别系统。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
设计一种手势采集与识别系统，包括中央处理器，所述中央处理器信号连接有数据采集单元，所述中央处理器信号连接有数据库，所述中央处理器信号连接有图片数据处理单元，所述图片数据处理单元包括微型芯片，所述微型芯片信号连接所述中央处理器，所述微型芯片信号连接有背景处理模块，所述微型芯片信号连接有图片切割模块，所述微型芯片信号连接有特征采集模块，所述微型芯片信号连接有三维模型生成模块，所述中央处理器信号连接有模型启动模块，所述模型启动模块信号连接有特征匹配模块，所述特征匹配模块信号连接所述数据库，所述特征匹配模块信号连接有轨迹判定模块，经过数据采集单元采集手势图片，数据图片经过图片数据处理单元处理后，生成手势模型，模型启动模块启动后，生成的手势模型运动，特征匹配模块，根据手势模型运动过程与数据库内的存储手势匹配，轨迹判定模块判定后，确定手势。
优选的，所述数据采集单元包括第一处理器，所述第一处理器信号连接有摄像头，所述第一处理器信号连接有传输模块，所述传输模块信号连接所述中央处理器，所述第一处理器信号连接有存储模块，所述第一处理器信号连接有预处理单元。
优选的，所述存储模块上信号连接有删除模块，所述删除模块信号连接所述第一处理器，所述第一处理器控制删除模块启动，对存储模块内的存储空间进行清理，保证信息的存储空间。
优选的，所述预处理单元包括第二处理器，所述第二处理器信号连接第一处理器，所述第二处理器信号连接有清晰度模块，所述第二处理器信号连接有轮廓提取模块。
优选的，所述第二处理器还信号连接有均值模块，所述第二处理器还信号连接有滤波模块。
优选的，所述轨迹判定模块采用滤波方法对手掌心特征点的运动轨迹进行跟踪与记录，在跟踪过程中，跟踪获得的各手掌特征点的运动轨迹，与手势实时逐一进行匹配，剔除匹配不成功的手势。
本发明提出的一种手势采集与识别系统，有益效果在于：
通过数据采集单元采集手势图片，数据图片经过图片数据处理单元处理后，生成手势模型，模型启动模块启动后，生成的手势模型运动，特征匹配模块根据手势模型运动过程与数据库内的存储手势匹配，轨迹判定模块判定后，确定手势，可快速有效的对手势姿势进行识别。
附图说明
图1为本发明提出的一种手势采集与识别系统的系统框图；
图2为本发明提出的一种手势采集与识别系统中数据采集单元的系统框图；
图3为本发明提出的一种手势采集与识别系统中预处理单元的系统框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
实施例1
参照图1-3，一种手势采集与识别系统，包括中央处理器，中央处理器信号连接有数据采集单元，数据采集单元采集手势图片，将图片传输至中央处理器，中央处理器信号连接有数据库，数据库存储手势比对的基础样板，中央处理器信号连接有图片数据处理单元，图片数据处理单元对图片数据进行处理，图片数据处理单元包括微型芯片，微型芯片信号连接中央处理器，微型芯片信号连接有背景处理模块，背景处理模块是对图片背景进行清除，便于对图片上的特征信息进行采集。
微型芯片信号连接有图片切割模块，图片切割模块是对图片进行切割，便于对独个的特征点进行采集，微型芯片信号连接有特征采集模块，特征采集模块是采集图片的特征信息，微型芯片信号连接有三维模型生成模块，三维模型生成模块是根据特征点的信息，建立手势模型，中央处理器信号连接有模型启动模块，模型启动模块是启动手势模型，模型启动模块信号连接有特征匹配模块，特征匹配模块是在数据库内查找出与手势模型相匹配的模型手势，特征匹配模块信号连接数据库。
特征匹配模块信号连接有轨迹判定模块，轨迹判定模块是判定手势模型的运动趋势，轨迹判定模块采用滤波方法对手掌心特征点的运动轨迹进行跟踪与记录，在跟踪过程中，跟踪获得的各手掌特征点的运动轨迹，与手势实时逐一进行匹配，剔除匹配不成功的手势，经过数据采集单元采集手势图片，数据图片经过图片数据处理单元处理后，生成手势模型，模型启动模块启动后，生成的手势模型运动，特征匹配模块，根据手势模型运动过程与数据库内的存储手势匹配，轨迹判定模块判定后，确定手势，可快速有效的对手势姿势进行识别。
实施例2
参照图1-3，作为本发明的另一优选实施例，与实施例1的区别在于数据采集单元包括第一处理器，第一处理器信号连接有摄像头，摄像头是采集手势图片，第一处理器信号连接有传输模块，传输模块是将手势图片传输至中央处理器，传输模块信号连接中央处理器，第一处理器信号连接有存储模块，存储模块是存储采集的手势图片，第一处理器信号连接有预处理单元，预处理单元是对采集的图片进行预处理，加快对图片的识别速度，存储模块上信号连接有删除模块，删除模块是删除存储模块内的信息，删除模块信号连接第一处理器，第一处理器控制删除模块启动，对存储模块内的存储空间进行清理，保证信息的存储空间。
实施例3
参照图1-3，作为本发明的另一优选实施例，与实施例2的区别在于预处理单元包括第二处理器，第二处理器信号连接第一处理器，第二处理器信号连接有清晰度模块，清晰度模块是对图片的清晰度进行调节，第二处理器信号连接有轮廓提取模块，轮廓提取模块是对图片上的图框信息进行采集，第二处理器还信号连接有均值模块，均值模块是使得图片各部分的色彩度均匀，第二处理器还信号连接有滤波模块，滤波模块是加快对图片的识别。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种手势采集与识别系统，包括中央处理器，其特征在于，所述中央处理器信号连接有数据采集单元，所述中央处理器信号连接有数据库，所述中央处理器信号连接有图片数据处理单元，所述图片数据处理单元包括微型芯片，所述微型芯片信号连接所述中央处理器，所述微型芯片信号连接有背景处理模块，所述微型芯片信号连接有图片切割模块，所述微型芯片信号连接有特征采集模块，所述微型芯片信号连接有三维模型生成模块，所述中央处理器信号连接有模型启动模块，所述模型启动模块信号连接有特征匹配模块，所述特征匹配模块信号连接所述数据库，所述特征匹配模块信号连接有轨迹判定模块，经过数据采集单元采集手势图片，数据图片经过图片数据处理单元处理后，生成手势模型，模型启动模块启动后，生成的手势模型运动，特征匹配模块，根据手势模型运动过程与数据库内的存储手势匹配，轨迹判定模块判定后，确定手势。
2.根据权利要求1所述的一种手势采集与识别系统，其特征在于，所述数据采集单元包括第一处理器，所述第一处理器信号连接有摄像头，所述第一处理器信号连接有传输模块，所述传输模块信号连接所述中央处理器，所述第一处理器信号连接有存储模块，所述第一处理器信号连接有预处理单元。
3.根据权利要求2所述的一种手势采集与识别系统，其特征在于，所述存储模块上信号连接有删除模块，所述删除模块信号连接所述第一处理器，所述第一处理器控制删除模块启动，对存储模块内的存储空间进行清理，保证信息的存储空间。
4.根据权利要求2所述的一种手势采集与识别系统，其特征在于，所述预处理单元包括第二处理器，所述第二处理器信号连接第一处理器，所述第二处理器信号连接有清晰度模块，所述第二处理器信号连接有轮廓提取模块。
5.根据权利要求4所述的一种手势采集与识别系统，其特征在于，所述第二处理器还信号连接有均值模块，所述第二处理器还信号连接有滤波模块。
6.根据权利要求1所述的一种手势采集与识别系统，其特征在于，所述轨迹判定模块采用滤波方法对手掌心特征点的运动轨迹进行跟踪与记录，在跟踪过程中，跟踪获得的各手掌特征点的运动轨迹，与手势实时逐一进行匹配，剔除匹配不成功的手势。
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