CN112486326A - 手势控制运动的位置坐标预测方法、智能终端及介质 - Google Patents
手势控制运动的位置坐标预测方法、智能终端及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112486326A CN112486326A CN202011467365.7A CN202011467365A CN112486326A CN 112486326 A CN112486326 A CN 112486326A CN 202011467365 A CN202011467365 A CN 202011467365A CN 112486326 A CN112486326 A CN 112486326A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- initial position
- position coordinate
- value
- motion
- gesture control
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 title claims abstract description 286
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 49
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims abstract description 190
- 230000008859 change Effects 0.000 claims abstract description 90
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 62
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 claims description 23
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 10
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 abstract description 3
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 abstract description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 22
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 17
- 230000009471 action Effects 0.000 description 11
- 230000008569 process Effects 0.000 description 7
- 230000004044 response Effects 0.000 description 5
- NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N (2s)-2-[[4-[2-(2,4-diaminoquinazolin-6-yl)ethyl]benzoyl]amino]-4-methylidenepentanedioic acid Chemical compound C1=CC2=NC(N)=NC(N)=C2C=C1CCC1=CC=C(C(=O)N[C@@H](CC(=C)C(O)=O)C(O)=O)C=C1 NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N 0.000 description 3
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 3
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 3
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 2
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 125000004122 cyclic group Chemical group 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000001502 supplementing effect Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
- G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
- G06F3/017—Gesture based interaction, e.g. based on a set of recognized hand gestures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/20—Analysis of motion
- G06T7/246—Analysis of motion using feature-based methods, e.g. the tracking of corners or segments
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- User Interface Of Digital Computer (AREA)
Abstract
本申请提供一种手势控制运动的位置坐标预测方法、智能终端及介质,所述方法包括:采集手势控制运动的运动图像,并根据所述运动图像,获取所述手势控制运动的多个初始位置坐标;计算与多个所述初始位置坐标对应的速度值和加速度值,并根据所述速度值和加速度值,确定所述手势控制运动的运动类型;根据所述运动类型,确定所述手势控制运动的位置时间变化关系;根据所述位置时间变化关系,对所述手势控制运动在延时时长内的位置坐标进行预测。本申请通过位置时间变化关系对延时时长内的位置坐标进行预测,补齐延时的位置坐标,使得处理的位置坐标与手势移动的位置同步,确保了手势控制的准确性。
Description
技术领域
本申请涉及图像处理技术领域,具体涉及一种手势控制运动的位置坐标预测方法、智能终端及介质。
背景技术
随着科学技术的发展,智能终端屏幕的控制方式越来越多,从物理按键控制、外接鼠标键盘等物理设备控制发展到遥控、虚拟按键控制、触屏控制,再发展到运动手势控制等。对于运动手势控制,通常采用摄像头跟踪人体动作行为,通过追踪的人体动作行为向智能终端发送控制指令,以脱离遥控器、鼠标键盘等物理设备,同时避免近距离的触控,即可实现一定范围内对智能终端屏幕的控制操作。
在控制智能终端屏幕的各种人体动作行为中,通过手势控制屏幕上光标的移动来模拟鼠标操作或触控操作是常用的方式。由摄像头跟踪手部图像在不同时刻的运动位置变化,确定所需要触控操作的位置。但是摄像头对手部图像的采集和处理均具有延时,使得从操作者做出动作,到最终得到用户手部位置信息,会有明显的延时。如此一来,导致操作者对智能终端屏幕的控制操作与智能终端屏幕的响应动作不同步,容易造成光标多余的动作影响正常操作,使得手势控制不准确。例如,通过手势控制光标移动,在操作者停止手势后,会因摄像头所采集手势图像的延时以及处理手势图像的延时,导致在操作者停止手势后,还在处理并响应先前的手势,而使得所控制的光标移动超过既定目标。
因此,在手势控制过程中,如何避免因图像采集和处理的延时而导致的控制手势与响应动作之间的不同步,手势控制不准确的问题,是当前亟待解决的技术问题。
发明内容
基于上述现状,本申请的主要目的在于提供一种手势控制运动的位置坐标预测方法、智能终端及介质,以避免因图像采集和处理的延时而导致的控制手势与响应动作之间的不同步,确保手势控制的准确性。
为实现上述目的,本申请采用的技术方案如下:
一种手势控制运动的位置坐标预测方法,所述手势控制运动的位置坐标预测方法包括:
采集手势控制运动的运动图像,并根据所述运动图像,获取所述手势控制运动的多个初始位置坐标;
计算与多个所述初始位置坐标对应的速度值和加速度值,并根据所述速度值和加速度值,确定所述手势控制运动的运动类型;
根据所述运动类型,确定所述手势控制运动的位置时间变化关系;
根据所述位置时间变化关系,对所述手势控制运动在延时时长内的位置坐标进行预测。
可选地,所述速度值包括第一速度值和第二速度值,所述加速度值包括第一加速度值和第二加速度值;
所述根据所述速度值和加速度值,确定所述手势控制运动的运动类型的步骤包括:
确定所述速度值和所述加速度值之间的数值变化方向,所述第一速度值和第二速度值之间的第一正负性,所述第一加速度值和所述第二加速度值之间的第二正负性;
若所述数值变化方向为反向变化,或者所述第一正负性为同向正负性,所述第二正负性为反向正负性,或者所述第一正负性为反向正负性,所述第二正负性为同向正负性,将所述手势控制运动的运动类型确定为简谐振动类型;
若所述数值变化方向为同向变化,则根据所述第一速度值与所述第二速度值之间的第一增长性,以及所述第一加速度值和所述第二加速度值之间的第二增长性,确定所述手势控制运动的运动类型。
可选地,所述根据所述第一速度值与所述第二速度值之间的第一增长性,以及所述第一加速度值和所述第二加速度值之间的第二增长性,确定所述手势控制运动的运动类型的步骤包括:
若所述第一增长性和所述第二增长性均为正向增长,则将所述手势控制运动的运动类型确定为匀变速运动类型;
若所述第一增长性和所述第二增长性均为负向增长,则将所述手势控制运动的运动类型确定为指数衰减类型。
可选地,多个所述初始位置坐标包括连续采样周期内采集的第一初始位置坐标、第二初始位置坐标、第三初始位置坐标和第四初始位置坐标,所述速度值包括第一速度值和第二速度值,所述加速度值包括第一加速度值和第二加速度值;
所述计算与多个所述初始位置坐标对应的速度值和加速度值的步骤包括:
根据所述第一初始位置坐标、第三初始位置坐标和采样周期,计算与所述第二初始位置坐标对应的第一速度值;
根据所述第一初始位置坐标、第二初始位置坐标、第三初始位置坐标和采样周期,计算与所述第二初始位置坐标对应的第一加速度值;
根据所述第二初始位置坐标、第四初始位置坐标和采样周期,计算与所述第三初始位置坐标对应的第二速度值;
根据所述第二初始位置坐标、第三初始位置坐标、第四初始位置坐标和采样周期,计算与所述第三初始位置坐标对应的第二加速度值。
可选地,所述根据所述运动类型,确定所述手势控制运动的位置时间变化关系的步骤包括:
若所述运动类型为简谐振动类型,则根据所述第一加速度值、第二加速度值、第二初始位置坐标和第三初始位置坐标,确定与所述简谐振动类型对应的圆频率;
根据所述第二速度值、所述第二加速度值、所示第一加速度值、所述圆频率、所述第三初始位置坐标和所述第四初始位置坐标,确定与所述第四初始位置坐标对应的第三加速度值以及第三速度值;
根据所述圆频率、所述第三速度值和所述第三加速度值,确定与所述简谐振动类型对应的初相和振幅;
根据所述第四初始位置坐标、所述初相、所述振幅和所述圆频率,确定所述手势控制运动的位置时间变化关系。
可选地,所述根据所述运动类型,确定所述手势控制运动的位置时间变化关系的步骤包括:
若所述运动类型为匀变速运动类型或指数衰减类型,则根据所述第三初始位置坐标、第四初始位置坐标和第二速度值,确定与所述第四初始位置坐标对应的第三速度值;
根据所述第三速度值和所述第二速度值,确定与所述第四初始位置坐标对应的第三加速度值;
根据所述第四初始位置坐标、所述第三速度值和第三加速度值,确定所述手势控制运动的位置时间变化关系。
可选地,所述根据所述位置时间变化关系,对所述手势控制运动在延时时长内的位置坐标进行预测的步骤包括:
根据所述延时时长与采样周期,确定待预测位置坐标的待预测数量;
根据所述待预测数量,对与所述位置时间变化关系对应的关系式进行计算,获取所述手势控制运动在延时时长内的位置坐标。
可选地,所述根据所述位置时间变化关系,对所述手势控制运动在延时时长内的位置坐标进行预测的步骤之后包括:
根据所述延时时长与采样周期,以及多个所述初始位置坐标的采集时间先后顺序,确定多个所述初始位置坐标中的待删除位置坐标;
将所述待删除位置坐标从多个所述初始位置坐标中剔除,并根据所述待删除位置坐标的数量和采样周期确定新的位置坐标;
将新的位置坐标添加到剔除所述待删除位置坐标的多个所述初始位置坐标中,执行计算与多个所述初始位置坐标对应的速度值和加速度值的步骤。
本申请还提供一种智能终端,所述智能终端包括存储器、处理器和存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述的手势控制运动的位置坐标预测方法的步骤。
本申请还提供一种可读存储介质,所述可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的手势控制运动的位置坐标预测方法的步骤。
【有益效果】
手势控制运动的位置坐标预测方法,先对手势控制运动的运动图像进行采集,并通过采集的运动图像,获取手势控制运动中的多个初始位置坐标;再确定与多个初始位置坐标对应的速度值和加速度值,根据速度值和加速度值确定手势控制运动的运动类型,并通过运动类型确定手势控制运动的位置时间变化关系;进而依据该位置时间变化关系,对手势控制运动在延时时长内的位置坐标进行预测。其中,延时时长为对手势控制运动所形成图像采集和处理花费的延时时间,通过对手势控制运动中获取的初始位置坐标进行处理,得到用于预测后续时段内位置坐标的位置时间变化关系,由该位置时间变化关系对延时时长内的位置坐标进行预测,补齐延时的位置坐标,使得处理的位置坐标与手势移动的位置同步。同时,初始位置坐标为针对手势控制运动所实时采集的位置坐标,且位置时间变化关系结合手势控制运动的运动类型形成,使得由位置时间变化关系所预测的位置坐标具有较高的准确性。以此,避免了因延时而导致的控制手势与响应动作之间的不同步,确保了手势控制的准确性。
本申请的其他有益效果,将在具体实施方式中通过具体技术特征和技术方案的介绍来阐述,本领域技术人员通过这些技术特征和技术方案的介绍,应能理解这些技术特征和技术方案带来的有益技术效果。
附图说明
以下将参照附图对本申请的优选实施方式进行描述。图中:
图1是本申请手势控制运动的位置坐标预测方法一种实施例的流程图;
图2是本申请手势控制运动的位置坐标预测方法另一种实施例的流程图。
具体实施方式
需要说明的是,本申请中采用步骤编号(字母或数字编号)来指代某些具体的方法步骤,仅仅是出于描述方便和简洁的目的,而绝不是用字母或数字来限制这些方法步骤的顺序。本领域的技术人员能够明了,相关方法步骤的顺序,应由技术本身决定,不应因步骤编号的存在而被不适当地限制。
图1是本申请手势控制运动的位置坐标预测方法一种实施例的流程图,该方法包括如下步骤。
步骤S100,采集手势控制运动的运动图像,并根据所述运动图像,获取所述手势控制运动的多个初始位置坐标。
本实施例手势控制运动的位置坐标预测方法应用于智能终端,智能终端通信连接有显示屏幕,且显示屏幕可以是智能终端外接的设备,如通过USB(Universal Serial Bus,通用串行总线)外接的电子大屏幕;也可以是智能终端集成的电子屏幕,如智能电视等。无论是外接还是集成,显示屏幕均支持通过手势运动控制光标移动,本实施例将该类用于控制光标移动的手势运动称为手势控制运动。
可选地,智能终端还通信连接有图像采集装置,如摄像头,用以采集手势控制运动的运动图像传输到智能终端,由智能终端处理运动图像对延时时长内的位置坐标进行预测,弥补因采集和处理运动图像所导致的延时,确保光标移动的准确性。具体地,图像采集装置在检测到预设范围内具有手势控制运动时,即触发采集运动图像的操作,并将采集得到的运动图像传输到智能终端处理。其中,预设范围为预先设定支持对显示屏幕手势控制的有效范围。并且,运动图像可通过录制视频的方式采集,也可通过拍摄图片的方式采集。对于录制视频,按照一定的采样频率从录制的视频中截取出运动图像;对于拍摄图片,则直接按照一定的采样频率对手势控制运动进行手部位置的拍摄。考虑到人体手势的运动频率通常为1HZ~2HZ,结合处理效果和效率,可将采样频率设定为30HZ。需要说明的是,该采样频率具体可依据实际场景和需求设定,如依据人体手势实际运动的快慢,或者预测需求精度的高低等进行设定。
可选地,智能终端在获得对手势控制运动按照一定的采样频率所采样得到的多张运动图像后,对多张运动图像进行分析,获取手势控制运动的多个初始位置坐标,以体现手势控制运动的运动轨迹。具体地,建立三维空间坐标系,该三维空间坐标系可以是以预设范围内某一点为坐标原点的绝对物理坐标系,也可以是以采集的第一张运动图像中手部所在的位置作为参考坐标原点的相对物理坐标系。通过各张运动图像中手部在三维空间坐标系中的位置,以及各张运动图像的采样时间,确定手势控制运动中具有时间先后顺序关系的多个初始位置坐标。并且,每个初始位置坐标均包含三维空间坐标系中X轴方向、Y轴方向和Z轴方向上的三个坐标值。智能终端对三个方向上的坐标值分别处理,且处理方式相同,本实施例以X轴方向上的坐标值为例进行说明,下文所描述的多个初始位置坐标其实质为各初始位置坐标在X轴方向上的坐标值。
步骤S200,计算与多个所述初始位置坐标对应的速度值和加速度值,并根据所述速度值和加速度值,确定所述手势控制运动的运动类型。
可选地,在采样周期相对较小的情况下,设定手势控制运动的加速度不变,从而可依据多个初始位置坐标所表征的位移,结合采样周期表征的运动时间,计算手势运动在不同位置的速度值和加速度值,作为与多个初始位置坐标对应的速度值和加速度值。并且,在计算前先对获取的初始位置坐标进行预处理,预处理的方式包括但不限于平滑处理、插值预估等,以使得所采集的初始位置坐标符合运动的规律,有利于计算的准确性。
可选地,多个初始位置坐标至少包括连续采样周期内采集的第一初始位置坐标、第二初始位置坐标、第三初始位置坐标和第四初始位置坐标;并且计算的速度值包括第一速度值和第二速度值,加速度值包括第一加速度值和第二加速度值;具体地,计算与多个初始位置坐标对应的速度值和加速度值的步骤包括:
步骤S210,根据所述第一初始位置坐标、第三初始位置坐标和采样周期,计算与所述第二初始位置坐标对应的第一速度值;
步骤S220,根据所述第一初始位置坐标、第二初始位置坐标、第三初始位置坐标和采样周期,计算与所述第二初始位置坐标对应的第一加速度值;
步骤S230,根据所述第二初始位置坐标、第四初始位置坐标和采样周期,计算与所述第三初始位置坐标对应的第二速度值;
步骤S240,根据所述第二初始位置坐标、第三初始位置坐标、第四初始位置坐标和采样周期,计算与所述第三初始位置坐标对应的第二加速度值。
可选地,第一初始位置坐标、第二初始位置坐标、第三初始位置坐标和第四初始位置坐标,分别为连续的第一采样周期、第二采样周期、第三采样周期和第四采样周期所采集到手势控制运动在X轴方向上的坐标值,分别用X1、X2、X3和X4表示。若用T表示采样周期,则X1、X2、X3和X4分别表征在T、2T、3T和4T的时长内,手部相对于原点坐标的位移大小。根据位移、时间分别与速度以及加速度之间的关系,可通过第一初始位置坐标、第二初始位置坐标、第三初始位置坐标和采样周期,来计算得到手部在第二初始位置坐标处的速度和加速度,作为与第二初始位置坐标分别对应的第一速度值和第一加速度值。同时,通过第二初始位置坐标、第三初始位置坐标、第四初始位置坐标和采样周期,来计算得到手部在第三初始位置坐标处的速度和加速度,作为与第三初始位置坐标分别对应的第二速度值和第二加速度值。
具体地,若分别用vn和an表示各时刻位置的速度值和加速度值(n取值为2和3),则可预先设定如下公式(1)和公式(2)对速度值和加速度值进行计算;其中公式(1)和公式(2)分别为:
vn=(Xn+1-Xn-1)/2*T (1);
an=(Xn+1+Xn-1-2*Xn)/T*T (2);
将第一初始位置坐标X1、第三初始位置坐标X3和采样周期T传输到预设公式(1)进行计算,即可得到与第二初始位置坐标对应的第一速度值v2。同时,将第一初始位置坐标X1、第二初始位置坐标X2、第三初始位置坐标X3和采样周期T传输到预设公式(2)进行计算,即可得到与第二初始位置坐标对应的第一加速度值a2。
同样地,将第二初始位置坐标X2、第四初始位置坐标X4和采样周期T传输到预设公式(1)进行计算,即可得到与第三初始位置坐标对应的第二速度值v3。同时,将第二初始位置坐标X2、第三初始位置坐标X3、第四初始位置坐标X4和采样周期T传输到预设公式(2)进行计算,即可得到与第三初始位置坐标对应的第二加速度值a3。
可选地,在计算手势控制运动在各个位置上的加速度值和速度值之后,则可依据各速度值和加速度值,对手势控制运动的运动类型进行确定。其中,本实施例所涉及到的运动类型至少包括简谐振动,匀变速运动和逐渐停下的动作。不同类型的运动在速度和加速度的正负性上,以及数值大小的变化上具有不同的特性,故可依据计算得到的包含第一速度值和第二速度值的速度值的正负性和数值大小的变化,以及包含第一加速度值和第二加速度值的加速度值的正负性和数值大小的变化,来确定手势控制运动的运动类型。具体地,根据速度值和加速度值,确定手势控制运动的运动类型的步骤包括:
步骤S250,确定所述速度值和所述加速度值之间的数值变化方向,所述第一速度值和第二速度值之间的第一正负性,所述第一加速度值和所述第二加速度值之间的第二正负性;
步骤S260,若所述数值变化方向为反向变化,或者所述第一正负性为同向正负性,所述第二正负性为反向正负性,或者所述第一正负性为反向正负性,所述第二正负性为同向正负性,将所述手势控制运动的运动类型确定为简谐振动类型;
步骤S270,若所述数值变化方向为同向变化,则根据所述第一速度值与所述第二速度值之间的第一增长性,以及所述第一加速度值和所述第二加速度值之间的第二增长性,确定所述手势控制运动的运动类型。
可选地,对于简谐振动,运动轨迹上的速度数值和加速度数值具有反向变化的特征,即一个数值增加,另一个数值减小;同时对于相邻时刻,具有加速度方向相同,速度方向相反,即相邻时刻的两个加速度均为正值,两个速度一正一负,或者速度方向相同,加速度方向相反,即相邻时刻的两个速度均为正值,两个加速度一正一负的特性。对于匀变速运动具有速度数值和加速度数值具有同向变化,且两者同时增大的特性。对于逐渐停下的动作,则在速度数值和加速度数值反向变化的同时,两者同时减小。从而可依据简谐振动、匀变速运动和逐渐停下的动作各自的特性,来确定手势控制运动的运动类型。
具体地,通过第一速度值和第二速度值的大小,确定速度值的变化情况,同时通过第一加速度值和第二加速度值的大小,确定加速度值的变化情况,进而依据速度值的变化情况和加速度值的变化情况,确定速度值和加速度值之间的数据变化方向。如若第二速度值大于第一速度值,则说明速度值的变化情况为增大;并且,若第二加速度值小于第一加速度值,则说明加速度值的变化情况为减小;从而通过速度值增大的变化情况以及加速度值减小的变化情况,可确定速度值和加速度值之间的数值变化方向为反向变化。
可选地,通过第一速度值的正负性,以及第二速度值的正负性,确定第一速度值和第二速度值之间的第一正负性。若第一速度值为正值,第二速度值为负值,则可判定第一速度值和第二速度值之间的第一正负性为反向正负性。同时,通过第一加速度的正负性,以及第二加速度值的正负性,确定第一加速度值和第二加速度值之间的第二正负性。如若第一加速度值为正值,第二加速度值为负值,则可判定第一加速度值和第二加速度值之间的第二正负性为反向正负性。
可选地,在确定速度值与加速度之间的数值变化方向,第一速度值和第二速度值之间的第一正负性,以及第一加速度值和第二加速度值之间的第二正负性之后,则依据数值变化方向、第一正负性和第二正负性,来确定手势控制运动的运动类型。判断数值变化方向是否为反向变化;或者判断第一正负性是否为同向正负性,以及第二正负性是否为反向正负性;或者判断第一正负性为反向正负性,以及第二正负性是否为同向正负性。若经判定数值变化方向为反向变化,或者判定第一正负性为同向正负性,以及第二正负性为反向正负性;或者判定第一正负性为反向正负性,以及第二正负性为同向正负性,则说明手势控制运动的特性符合简谐振动的特性,故将手势控制运动的运动类型确定为简谐振动类型。
需要说明的是,对于数值变化方向、第一正负性和第二正负性可同时并行判断,也可分别逐一判断。对于同时并行判断,只要各个判断结果中有一项符合要求,则可判定手势控制运动的运动类型为简谐振动类型。对于分别逐一判断,判断顺序可以依据需求设定,如先判断数值变化方向是否为反向变化,若为反向变化,则可确定手势控制运动的运动类型为简谐振动类型,不再对第一正负性和第二正负性进行判断。若数值变化方向非反向变化,则继续判断第一正负性和第二正负性。
可选地,若经判定数值变化方向非反向变化,且在第一正负性为同向正负性时,第二正负性非反向正负性,以及在第一正负性为反向正负性时,第二正负性非同向正负性;说明手势控制运动的运动类型非简谐振动类型。此时,数值变化方向为同向变化,依据第二速度值相对于第一速度值的变化情况,即第一速度值与第二速度值之间的第一增长性,以及依据第二加速度值相对于第一加速度值的变化情况,即第一加速度值和第二加速度值之间的第二增长性,来确定手势控制运动的运动类型。具体地,根据第一速度值与第二速度值之间的第一增长性,以及第一加速度值和第二加速度值之间的第二增长性,确定手势控制运动的运动类型的步骤包括:
步骤S271,若所述第一增长性和所述第二增长性均为正向增长,则将所述手势控制运动的运动类型确定为匀变速运动类型;
步骤S272,若所述第一增长性和所述第二增长性均为负向增长,则将所述手势控制运动的运动类型确定为指数衰减类型。
可选地,第一速度值和第二速度值为相邻时刻的速度值大小,两者之间的第一增长性表征了速度随时间的变化情况;若第一速度值大于第二速度值,则说明第一增长性为正向增长,表征了速度随着时间增大;反之若第一速度值小于第二速度值,则说明第一增长性为负向增长,表征了速度随时间减小。同样地,第一加速度值和第二加速度值为相邻时刻的加速度大小,两者之间的第二增长性表征了加速度随时间的变化情况;若第一加速度值大于第二加速度值,则说明第二增长性为正向增长,表征了加速度随着时间增大;反之若第一加速度值小于第二加速度值,则说明第二增长性为负向增长,表征了加速度随时间减小。
可选地,对于数值变化非反向变化,即速度值和加速度值同向变化时,判断第一增长性和第二增长性是否均为正向增长;若均为正向增长,则说明手势控制运动中速度和加速度同时随着时间增大,速度和加速度同向;此时,将手势控制运动的运动类型确定为匀变速运动类型。若第一增长性和第二增长性非正向增长,则判断两者是否为负向增长;若为负向增长,则说明手势控制运动中速度和加速度同时随着时间减小,速度和加速度反向;此时,手势控制运动逐渐停下,将该类运动设为指数衰减类型,确定手势控制运动的运动类型为指数衰减类型。
步骤S300,根据所述运动类型,确定所述手势控制运动的位置时间变化关系。
可选地,在确定手势控制运动的运动类型后,依据各类型运动在速度和加速度上所具有的特征,确定手势控制运动的位置时间变化关系。通过位置时间位置变化关系,确定手势控制运动中手部的运动位置随时间的变化情况。具体地,根据运动类型,确定手势控制运动的位置时间变化关系的步骤包括:
步骤S310,若所述运动类型为简谐振动类型,则根据所述第一加速度值、第二加速度值、第二初始位置坐标和第三初始位置坐标,确定与所述简谐振动类型对应的圆频率;
步骤S320,根据所述第二速度值、所述第二加速度值、所示第一加速度值、所述圆频率、所述第三初始位置坐标和所述第四初始位置坐标,确定与所述第四初始位置坐标对应的第三加速度值以及第三速度值;
步骤S330,根据所述圆频率、所述第三速度值和所述第三加速度值,确定与所述简谐振动类型对应的初相和振幅;
步骤S340,根据所述第四初始位置坐标、所述初相、所述振幅和所述圆频率,确定所述手势控制运动的位置时间变化关系。
可选地,若经确定手势控制运动的运动类型为简谐振动类型,则先对简谐振动的圆频率进行计算;其中,圆频率表示单位时间内变化的相角弧度值。预先设置用于对圆频率进行计算的预设公式,该预设公式如下公式(3)所示。
ω=((a2-a3)/(X3-X2))1/2 (3);
其中,ω表示圆频率,a2表示第二初始位置坐标对应的第一加速度值,a3表示第三初始位置坐标对应的第二加速度值,X3表示第三初始位置坐标,X2为第二初始位置坐标。
将第一加速度值、第二加速度值、第二初始位置坐标和第三初始位置坐标,传输到预设公式(3)中,通过预设公式(3)进行计算,得到的计算结果即为与简谐振动类型对应的圆频率。
可选地,结合圆频率、第二速度值、第二加速度值、第三初始位置坐标和第四初始位置坐标,来计算手部运动到第四初始位置坐标所表征位置时的速度和加速度,并将该计算得到的速度和加速度,确定为与第四初始位置坐标对应的第三加速度值以及第三速度值。具体地,预先设定有对第四初始位置坐标所表征位置的速度和加速度进行计算的预设公式,具体如下公式(4)和公式(5)所示。
a4=a3-ω2*(X4-X3)) (4);
v4=(v3*v3+(a3+a2)*(X4-X3))1/2 (5);
其中,a4表示第四初始位置坐标对应的第三加速度值,a3表示第三初始位置坐标对应的第二加速度值,ω表示圆频率,X4表示第四初始位置坐标,X3表示第三初始位置坐标,V4表示第四初始位置坐标对应的第三速度值,V3表示第三初始位置坐标对应的第二速度值,a2表示第二初始位置坐标对应的第一加速度值。
将第二加速度值、圆频率、第四初始位置坐标和第三初始位置坐标传输到预设公式(4)中,通过预设公式(4)计算,得到计算结果即为与第四初始位置坐标对应的第三加速度值。同时,将第二速度值、第二加速度值、第一加速度值、第三初始位置坐标和第四初始位置坐标,传输到预设公式(5)中,通过预设公式(5)计算,得到计算结果即为与第四初始位置坐标对应的第三速度值。
可选地,在计算得到第三速度值和第三加速度值之后,则将两者和圆频率结合,计算简谐振动的初相和振幅。预先设置有对简谐振动的初相和振幅进行计算的预设公式,该预设公式如下公式(6)和公式(7)所示。
将圆频率、第三加速度值和第三速度值传输到预设公式(6)中,通过预设公式(6)进行计算,得到的计算结果即为与简谐振动类型对应的初相。同时,将采集的第四初始位置坐标、第三初始位置坐标,圆频率、采样周期以及经预设公式(6)计算得到的初相,传输到预设公式(7)中,通过预设公式(7)进行计算,得到的计算结果即为与简谐振动类型对应的振幅。
进一步地,在得到简谐振动的初相和振幅后,结合简谐振动的特性,由第四初始位置坐标、初相、振幅和圆频率形成手势控制运动的位置时间变化关系。该位置时间变化关系的表达式如下公式(8)所示。
其中,t为从第四初始位置坐标对应的时刻开始计时,用以从第四初始位置坐标对应的时刻开始,对以简谐振动运行的手势控制运动在后续延时时长内的位置坐标进行预测。
需要说明的是,本实施例所预测的位置坐标不限于后续延时时长内的位置坐标,可以预测超过延时时长更长时间内的未来运动的位置坐标。并且,对于未来运动的位置坐标数量,可以依据需求设定。如延时时长内的位置坐标为3个,且设定未来运动的位置坐标数量为2个,则除了对该3个位置坐标预测外,还可以预测往后的2个位置坐标。以此,在补齐时延的同时,实现对未来动作的预测,提高预测的准确性。
可选地,所述根据所述运动类型,确定所述手势控制运动的位置时间变化关系的步骤包括:
步骤S350,若所述运动类型为匀变速运动类型或指数衰减类型,则根据所述第三初始位置坐标、第四初始位置坐标和第二速度值,确定与所述第四初始位置坐标对应的第三速度值;
步骤S360,根据所述第三速度值和所述第二速度值,确定与所述第四初始位置坐标对应的第三加速度值;
步骤S370,根据所述第四初始位置坐标、所述第三速度值和第三加速度值,确定所述手势控制运动的位置时间变化关系。
可选地,若经确定手势控制运动的运动类型为匀变速运动类型或指数衰减类型,则依据第三初始位置坐标、第四初始位置坐标和第二速度值,计算与第四初始位置坐标对应的第三速度值。其中,预先设置有用于计算第三速度值的预设公式,该预设公式如下公式(9)所示。
v4=2*(x4-x3)/T–v3; (9);
其中,V4表示第四初始位置坐标对应的第三速度值,X4表示第四初始位置坐标,X3表示第三初始位置坐标,T为采样周期,V3表示第三初始位置坐标对应的第二速度值。
将第三初始位置坐标、第四初始位置坐标、第二速度值和采样周期传输到预设公式(9)中,通过预设公式(9)计算,得到的计算结果即为与第四初始位置坐标对应的第三速度值。
进一步地,在经预设公式(9)计算得到第三速度值之后,则结合第二速度值计算与第四初始位置坐标对应的第三加速度值。预先设置有用于计算第三加速度值的预设公式,该预设公式如下公式(10)所示。
a4=(v4-v3)/T (10);
其中,a4表示第四初始位置坐标对应的第三加速度值,V4表示第四初始位置坐标对应的第三速度值,V3表示第三初始位置坐标对应的第二速度值,T表示采样周期。
将经预设公式(9)计算得到的第三速度值、预设公式(1)计算得到的第二速度值,以及采样周期传输到预设公式(10)中,通过预设公式(10)计算,得到的计算结果即为与第四初始位置坐标对应的第三加速度值。
可选地,对于匀变速运动类型和指数衰减类型,在计算得到与第四初始位置坐标对应的第三速度值和第三加速度值之后,由匀变速运动类型和指数衰减类型各自的特性,对第四初始位置坐标、第三速度值和第三加速度值进行不同的处理,得到各自的位置时间变化关系。
具体地,对于匀变速运动类型,由第四初始位置坐标、第三速度值和第三加速度值,形成的手势控制运动的位置时间变化关系的表达式如下公式(11)所示。
x(t)=X4+v4*t+a4*t*t/2 (11);
其中,t为从第四初始位置坐标对应的时刻开始计时,用以从第四初始位置坐标对应的时刻开始,对匀变速运动的手势在后续延时时长内的位置坐标进行预测。需要说明的是,本实施例所预测的位置坐标不限于后续延时时长内的位置坐标,可以预测超过延时时长更长时间内的未来运动的位置坐标。并且,对于未来运动的位置坐标数量,可以依据需求设定。
对于指数衰减类型,由第四初始位置坐标、第三速度值和第三加速度值,形成的手势控制运动的位置时间变化关系的表达式如下公式(12)所示。
x(t)=X4+v4*v4*(exp(a4*t/v4)-1)/a4 (12);
其中,t为从第四初始位置坐标对应的时刻开始计时,用以从第四初始位置坐标对应的时刻开始,对以指数衰减类型运动的手势在后续延时时长内的位置坐标进行预测。与匀变速运动类型相同,该所预测的位置坐标不限于后续延时时长内的位置坐标,可以预测超过延时时长更长时间内的未来运动的位置坐标。并且,对于未来运动的位置坐标数量,可以依据需求设定。
步骤S400,根据所述位置时间变化关系,对所述手势控制运动在延时时长内的位置坐标进行预测。
可选地,在得到手势控制运动的位置时间变化关系后,则依据该位置时间变化关系,对手势控制运动在延时时长内的位置坐标进行预测。其中延时时长为经过测试所测定得到的时间长度,如经测试确定智能终端对手势图像采集和处理落后于手势运动的时长为4ms,则该延时时长为4ms。为了补偿该延时时长内手势运动的位置,则通过位置时间变化关系,对该时长内的位置坐标进行预测。具体地,根据位置时间变化关系,对手势控制运动在延时时长内的位置坐标进行预测的步骤包括:
步骤S410,根据所述延时时长与采样周期,确定待预测位置坐标的待预测数量;
步骤S420,根据所述待预测数量,对与所述位置时间变化关系对应的关系式进行计算,获取所述手势控制运动在延时时长内的位置坐标。
进一步地,将需要预测的位置坐标设为待预测位置坐标,在延时时长与采样周期的基础上,结合预处理过程中平滑处理和差值处理所针对的位置坐标,确定待预测位置坐标的待预测数量,体现所需要预测的位置坐标数量。以便于将当前处理的图像所来源的采样时间为起始点,对后续待预测数量个数的位置坐标进行预测。
可选地,在确定待预测数量后,则依据该待预测数量,对与位置时间变化关系所对应的关系式进行计算,所得到计算结果,即为预测手势控制运动在延时时长内的位置坐标。并且,对于手势控制运动的不同运动类型,计算的关系式不同。对于简谐振动类型,位置时间变化关系对应的关系式为预设公式(8),通过对预设公式(8)的计算来预测在延时时长内的位置坐标。对于匀变速运动类型,关系式为公式(11),通过对预设公式(11)的计算来预测在延时时长内的位置坐标。对于指数衰减类型,关系式为公式(12),通过对预设公式(12)的计算来预测在延时时长内的位置坐标。并且,在依据采样周期和待预测数量,对关系式进行计算时,由待预测数量确定计算的次数。如对于待预测数量为2的情形,确定计算次数为两次,以当前采样周期为基础进行两次计算,实现对手势控制运动在延时时长内的位置坐标进行预测。
本实施例中,手势控制运动的位置坐标预测方法,先对手势控制运动的运动图像进行采集,并通过采集的运动图像,获取手势控制运动中的多个初始位置坐标;再确定与多个初始位置坐标对应的速度值和加速度值,根据速度值和加速度值确定手势控制运动的运动类型,并通过运动类型确定手势控制运动的位置时间变化关系;进而依据该位置时间变化关系,对手势控制运动在延时时长内的位置坐标进行预测。其中,延时时长为对手势控制运动所形成图像采集和处理花费的延时时间,通过对手势控制运动中获取的初始位置坐标进行处理,得到用于预测后续时段内位置坐标的位置时间变化关系,由该位置时间变化关系对延时时长内的位置坐标进行预测,补齐延时的位置坐标,使得处理的位置坐标与手势移动的位置同步。同时,初始位置坐标为针对手势控制运动所实时采集的位置坐标,且位置时间变化关系结合手势控制运动的运动类型形成,使得由位置时间变化关系所预测的位置坐标具有较高的准确性。以此,避免了因延时而导致的控制手势与响应动作之间的不同步,确保了手势控制的准确性。
进一步地,提出本申请手势控制运动的位置坐标预测方法另一实施例,图2是本申请手势控制运动的位置坐标预测方法另一实施例的流程图。
该手势控制运动的位置坐标预测方法另一实施例与上述手势控制运动的位置坐标预测方法的实施例的区别在于,所述根据所述位置时间变化关系,对所述手势控制运动在延时时长内的位置坐标进行预测的步骤之后包括:
步骤S500,根据所述延时时长与采样周期,以及多个所述初始位置坐标的采集时间先后顺序,确定多个所述初始位置坐标中的待删除位置坐标;
步骤S600,将所述待删除位置坐标从多个所述初始位置坐标中剔除,并根据所述待删除位置坐标的数量和采样周期确定新的位置坐标;
步骤S700,将新的位置坐标添加到剔除所述待删除位置坐标的多个所述初始位置坐标中,执行计算与多个所述初始位置坐标对应的速度值和加速度值的步骤。
本实施例对于各个延时时间内位置坐标的预测设置由依据最近采集的实际位置坐标循环预测的机制,以确保预测的准确性。具体地,在对手势控制运动在延时时长内的位置坐标进行预测,补齐当前延时时长内的位置坐标后,智能终端对延时时长内采集的图像进行处理,得到实际的位置坐标,但是手势控制运动已经超前,故需要继续对该超期的位置坐标进行预测。并且该预测通过处理得到的实际位置坐标进行。具体地,依据延时时长与采样周期,以及各个初始位置坐标的采样时间先后顺序,从各个初始位置坐标中确定出需要删除的待删除位置坐标。其中,在延时时长与采样周期的基础上,结合预处理过程中平滑处理和差值处理所针对的位置坐标,确定需要删除的位置坐标个数,由时间先后顺序关系,将采样时间在先的位置坐标个数确定为具体的待删除位置坐标。如需要对往后2个采样周期的位置坐标进行预测,则确定所需要删除的位置坐标个数为2个,且将采样时间最先的2个周期的位置坐标作为待删除位置坐标。
进一步地,将待删除位置坐标从多个初始位置坐标中剔除,并依据待删除位置坐标的数量和采样周期确定新的位置坐标。由待删除位置坐标的数量确定新的位置坐标的个数,并将在所预测位置坐标对应的采样周期内采集的位置坐标,作为新的位置坐标。进而将新的位置坐标添加到对待删除位置坐标进行剔除后所形成的多个初始位置坐标中,并对该形成的多个初始位置坐标计算加速度值和速度值。此后,由加速度值和速度值,重新确定手势控制运动的运动类型,并依据运动类型,重新确定手势控制运动的位置时间变化关系,进而依据新的位置时间变化关系,对手势控制运动在延时时长内的位置坐标进行预测。
本实施例通过更新初始位置坐标,确定新的位置时间变化关系,对位置坐标进行预测,体现了手势控制运动在各个时间的变化情况,有利于位置坐标的准确预测。
本申请还提出一种智能终端,所述智能终端包括存储器、处理器和存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述的手势控制运动的位置坐标预测方法的各步骤。
本申请智能终端的具体实施方式与上述手势控制运动的位置坐标预测方法各实施例基本相同,在此不再重复赘述。
本申请还提出一种可读存储介质,可读存储介质上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现如上所述的手势控制运动的位置坐标预测方法的各步骤。
本申请可读存储介质优选为计算机可读存储介质,其具体实施方式与上述手势控制运动的位置坐标预测方法各实施例基本相同,在此不再重复赘述。
本领域的技术人员能够理解的是,在不冲突的前提下,上述各优选方案可以自由地组合、叠加。
应当理解,上述的实施方式仅是示例性的,而非限制性的,在不偏离本申请的基本原理的情况下,本领域的技术人员可以针对上述细节做出的各种明显的或等同的修改或替换,都将包含于本申请的权利要求范围内。
Claims (10)
1.一种手势控制运动的位置坐标预测方法,其特征在于,所述手势控制运动的位置坐标预测方法包括:
采集手势控制运动的运动图像,并根据所述运动图像,获取所述手势控制运动的多个初始位置坐标;
计算与多个所述初始位置坐标对应的速度值和加速度值,并根据所述速度值和加速度值,确定所述手势控制运动的运动类型;
根据所述运动类型,确定所述手势控制运动的位置时间变化关系;
根据所述位置时间变化关系,对所述手势控制运动在延时时长内的位置坐标进行预测。
2.根据权利要求1所述的手势控制运动的位置坐标预测方法,其特征在于,所述速度值包括第一速度值和第二速度值,所述加速度值包括第一加速度值和第二加速度值;
所述根据所述速度值和加速度值,确定所述手势控制运动的运动类型的步骤包括:
确定所述速度值和所述加速度值之间的数值变化方向,所述第一速度值和第二速度值之间的第一正负性,所述第一加速度值和所述第二加速度值之间的第二正负性;
若所述数值变化方向为反向变化,或者所述第一正负性为同向正负性,所述第二正负性为反向正负性,或者所述第一正负性为反向正负性,所述第二正负性为同向正负性,将所述手势控制运动的运动类型确定为简谐振动类型;
若所述数值变化方向为同向变化,则根据所述第一速度值与所述第二速度值之间的第一增长性,以及所述第一加速度值和所述第二加速度值之间的第二增长性,确定所述手势控制运动的运动类型。
3.根据权利要求2所述的手势控制运动的位置坐标预测方法,其特征在于,所述根据所述第一速度值与所述第二速度值之间的第一增长性,以及所述第一加速度值和所述第二加速度值之间的第二增长性,确定所述手势控制运动的运动类型的步骤包括:
若所述第一增长性和所述第二增长性均为正向增长,则将所述手势控制运动的运动类型确定为匀变速运动类型;
若所述第一增长性和所述第二增长性均为负向增长,则将所述手势控制运动的运动类型确定为指数衰减类型。
4.根据权利要求3所述的手势控制运动的位置坐标预测方法,其特征在于,多个所述初始位置坐标包括连续采样周期内采集的第一初始位置坐标、第二初始位置坐标、第三初始位置坐标和第四初始位置坐标,所述速度值包括第一速度值和第二速度值,所述加速度值包括第一加速度值和第二加速度值;
所述计算与多个所述初始位置坐标对应的速度值和加速度值的步骤包括:
根据所述第一初始位置坐标、第三初始位置坐标和采样周期,计算与所述第二初始位置坐标对应的第一速度值;
根据所述第一初始位置坐标、第二初始位置坐标、第三初始位置坐标和采样周期,计算与所述第二初始位置坐标对应的第一加速度值;
根据所述第二初始位置坐标、第四初始位置坐标和采样周期,计算与所述第三初始位置坐标对应的第二速度值;
根据所述第二初始位置坐标、第三初始位置坐标、第四初始位置坐标和采样周期,计算与所述第三初始位置坐标对应的第二加速度值。
5.根据权利要求4所述的手势控制运动的位置坐标预测方法,其特征在于,所述根据所述运动类型,确定所述手势控制运动的位置时间变化关系的步骤包括:
若所述运动类型为简谐振动类型,则根据所述第一加速度值、第二加速度值、第二初始位置坐标和第三初始位置坐标,确定与所述简谐振动类型对应的圆频率;
根据所述第二速度值、所述第二加速度值、所示第一加速度值、所述圆频率、所述第三初始位置坐标和所述第四初始位置坐标,确定与所述第四初始位置坐标对应的第三加速度值以及第三速度值;
根据所述圆频率、所述第三速度值和所述第三加速度值,确定与所述简谐振动类型对应的初相和振幅;
根据所述第四初始位置坐标、所述初相、所述振幅和所述圆频率,确定所述手势控制运动的位置时间变化关系。
6.根据权利要求4所述的手势控制运动的位置坐标预测方法,其特征在于,所述根据所述运动类型,确定所述手势控制运动的位置时间变化关系的步骤包括:
若所述运动类型为匀变速运动类型或指数衰减类型,则根据所述第三初始位置坐标、第四初始位置坐标和第二速度值,确定与所述第四初始位置坐标对应的第三速度值;
根据所述第三速度值和所述第二速度值,确定与所述第四初始位置坐标对应的第三加速度值;
根据所述第四初始位置坐标、所述第三速度值和第三加速度值,确定所述手势控制运动的位置时间变化关系。
7.根据权利要求1-6任一项所述的手势控制运动的位置坐标预测方法,其特征在于,所述根据所述位置时间变化关系,对所述手势控制运动在延时时长内的位置坐标进行预测的步骤包括:
根据所述延时时长与采样周期,确定待预测位置坐标的待预测数量;
根据所述待预测数量,对与所述位置时间变化关系对应的关系式进行计算,获取所述手势控制运动在延时时长内的位置坐标。
8.根据权利要求1-6任一项所述的手势控制运动的位置坐标预测方法,其特征在于,所述根据所述位置时间变化关系,对所述手势控制运动在延时时长内的位置坐标进行预测的步骤之后包括:
根据所述延时时长与采样周期,以及多个所述初始位置坐标的采集时间先后顺序,确定多个所述初始位置坐标中的待删除位置坐标;
将所述待删除位置坐标从多个所述初始位置坐标中剔除,并根据所述待删除位置坐标的数量和采样周期确定新的位置坐标;
将新的位置坐标添加到剔除所述待删除位置坐标的多个所述初始位置坐标中,执行计算与多个所述初始位置坐标对应的速度值和加速度值的步骤。
9.一种智能终端,所述智能终端包括存储器、处理器和存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-8任一项所述的方法。
10.一种可读存储介质,所述可读存储介质上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-8任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011467365.7A CN112486326B (zh) | 2020-12-14 | 2020-12-14 | 手势控制运动的位置坐标预测方法、智能终端及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011467365.7A CN112486326B (zh) | 2020-12-14 | 2020-12-14 | 手势控制运动的位置坐标预测方法、智能终端及介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112486326A true CN112486326A (zh) | 2021-03-12 |
CN112486326B CN112486326B (zh) | 2022-05-17 |
Family
ID=74916936
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011467365.7A Active CN112486326B (zh) | 2020-12-14 | 2020-12-14 | 手势控制运动的位置坐标预测方法、智能终端及介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112486326B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113706606A (zh) * | 2021-08-12 | 2021-11-26 | 新线科技有限公司 | 确定隔空手势位置坐标的方法及装置 |
CN114170620A (zh) * | 2021-11-05 | 2022-03-11 | 深圳市鸿合创新信息技术有限责任公司 | 手掌位置确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH06130284A (ja) * | 1992-10-19 | 1994-05-13 | Nikon Corp | 予測機能を有する焦点調節装置 |
CN105678808A (zh) * | 2016-01-08 | 2016-06-15 | 浙江宇视科技有限公司 | 运动目标跟踪方法及装置 |
US20170083156A1 (en) * | 2015-09-17 | 2017-03-23 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Electronic device and method for processing touch input |
CN109752023A (zh) * | 2018-12-20 | 2019-05-14 | 北京恒星箭翔科技有限公司 | 一种目标运动状态快速估计方法 |
CN110657799A (zh) * | 2019-09-26 | 2020-01-07 | 广东省海洋工程装备技术研究所 | 一种空间实时定位方法、计算机装置及计算机可读存储介质 |
CN111027473A (zh) * | 2019-12-09 | 2020-04-17 | 山东省科学院自动化研究所 | 一种基于人体关节运动实时预测的目标识别方法及系统 |
US20200126280A1 (en) * | 2017-06-07 | 2020-04-23 | Sony Interactive Entertainment Inc. | Information processing system, information processing device, server device, image providing method and image generation method |
CN111580665A (zh) * | 2020-05-11 | 2020-08-25 | Oppo广东移动通信有限公司 | 注视点预测方法、装置、移动终端及存储介质 |
-
2020
- 2020-12-14 CN CN202011467365.7A patent/CN112486326B/zh active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH06130284A (ja) * | 1992-10-19 | 1994-05-13 | Nikon Corp | 予測機能を有する焦点調節装置 |
US20170083156A1 (en) * | 2015-09-17 | 2017-03-23 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Electronic device and method for processing touch input |
CN105678808A (zh) * | 2016-01-08 | 2016-06-15 | 浙江宇视科技有限公司 | 运动目标跟踪方法及装置 |
US20200126280A1 (en) * | 2017-06-07 | 2020-04-23 | Sony Interactive Entertainment Inc. | Information processing system, information processing device, server device, image providing method and image generation method |
CN109752023A (zh) * | 2018-12-20 | 2019-05-14 | 北京恒星箭翔科技有限公司 | 一种目标运动状态快速估计方法 |
CN110657799A (zh) * | 2019-09-26 | 2020-01-07 | 广东省海洋工程装备技术研究所 | 一种空间实时定位方法、计算机装置及计算机可读存储介质 |
CN111027473A (zh) * | 2019-12-09 | 2020-04-17 | 山东省科学院自动化研究所 | 一种基于人体关节运动实时预测的目标识别方法及系统 |
CN111580665A (zh) * | 2020-05-11 | 2020-08-25 | Oppo广东移动通信有限公司 | 注视点预测方法、装置、移动终端及存储介质 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
PABLO BARROS等: "A dynamic gesture recognition and prediction system using the convexity approach", 《COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING》 * |
王志龙: "基于运动跟踪的动态手势识别算法研究", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士)信息科技辑》 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113706606A (zh) * | 2021-08-12 | 2021-11-26 | 新线科技有限公司 | 确定隔空手势位置坐标的方法及装置 |
CN113706606B (zh) * | 2021-08-12 | 2024-04-30 | 新线科技有限公司 | 确定隔空手势位置坐标的方法及装置 |
CN114170620A (zh) * | 2021-11-05 | 2022-03-11 | 深圳市鸿合创新信息技术有限责任公司 | 手掌位置确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112486326B (zh) | 2022-05-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2021103564A (ja) | 仮想オブジェクト駆動方法、装置、電子機器及び可読記憶媒体 | |
CN112486326B (zh) | 手势控制运动的位置坐标预测方法、智能终端及介质 | |
US10338879B2 (en) | Synchronization object determining method, apparatus, and system | |
US20130010071A1 (en) | Methods and systems for mapping pointing device on depth map | |
CN103970264B (zh) | 手势辨识与控制方法及其装置 | |
EP2812770A1 (en) | Image processing device, and computer program product | |
CN111417953A (zh) | 用于使用人类运动模型来改进运动估计的设备、系统和方法 | |
JP2023502635A (ja) | 較正方法および装置、プロセッサ、電子機器、記憶媒体 | |
CN112580582B (zh) | 动作学习方法、装置、介质及电子设备 | |
CN113534948A (zh) | 增强现实ar装置和预测其中的姿势的方法 | |
WO2020049847A1 (ja) | 推定装置、学習装置、推定方法、学習方法及びプログラム | |
CN104699249A (zh) | 一种信息处理方法及电子设备 | |
WO2022025565A1 (en) | System and method for generating bokeh image for dslr quality depth-of-field rendering and refinement and training method for the same | |
CN114360047A (zh) | 举手手势识别方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN107423515B (zh) | 机械臂摩擦辨识方法、装置、设备及存储介质 | |
US20240046583A1 (en) | Real-time photorealistic view rendering on augmented reality (ar) device | |
CN116983612A (zh) | 一种基于陀螺仪的游戏控制方法、装置、介质及设备 | |
CN114296539A (zh) | 方向预测方法、虚拟实境装置及非暂态计算机可读取媒体 | |
CN113703704B (zh) | 界面显示方法、头戴式显示设备和计算机可读介质 | |
CN112129272B (zh) | 视觉里程计的实现方法和实现装置 | |
CN115660941A (zh) | 图像搬移方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 | |
CN113065572B (zh) | 多传感器融合的数据处理方法、定位装置及虚拟现实设备 | |
WO2023101662A1 (en) | Methods and systems for implementing visual-inertial odometry based on parallel simd processing | |
CN114170620A (zh) | 手掌位置确定方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN113761965A (zh) | 动作捕捉方法、装置、电子设备和存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |