JP2010182014A - ジェスチャ認識装置、その方法及びそのプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザの送り動作と復帰動作を区別することができるジェスチャ認識装置を提供する。
【解決手段】ジェスチャ認識装置は、特定部位の現在の運動が高速運動であると検出された場合に、現高速運動の履歴の中から、過去の高速運動のベクトル情報である直前高速運動を抽出し、前記現高速運動の方向と前記直前高速運動の方向とがなす角を用いて、前記特定部位の現在の状態が、予め定められた方向へ前記特定部位が高速動作していることを示す送り動作であるか否かを判定する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、人間が行うジェスチャに対するジェスチャ認識装置、その方法及びそのプログラムに関するものである。

特許文献１及び特許文献２に開示されている従来のジェスチャ認識装置は、手や顔などの身体特定部位の往復運動を検出する。
特開２００５−３５２５３１公報 特開２００３−２４８８２９公報

ところで、特定部位のジェスチャによって機器の送り操作を行うためには、送り動作と、復帰動作とを区別する必要がある。しかし、これら従来技術においては、人間の送り動作と、送り動作からの復帰動作を区別する方法は開示されていない。また、これら従来技術を送り動作検出に応用しようとしても、往復運動終了後に判定が行われるため、送り動作が完了した時点では送り動作を検出することができない。

そこで本発明は、上記従来技術の問題点を解決するためになされたものであって、ユーザの送り動作と復帰動作を区別することができるジェスチャ認識装置、その方法及びそのプログラムを提供すことを目的とする。

本発明は、入力された時系列の各画像から、ユーザの身体の特定部位をそれぞれ検出して時系列に追跡する追跡部と、前記追跡部の追跡結果に基づいて、前記特定部位の前記画像内を移動する速度を計算する速度計算部と、前記特定部位の現在の速度が基準速度より速い場合に、前記特定部位の現在の運動が高速運動であると検出し、検出した前記高速運動のベクトル情報を現高速運動とし、さらにその履歴を記憶する記憶部に格納する現高速運動検出部と、前記特定部位の現在の運動が高速運動であると検出された場合に、前記記憶部に記憶された現高速運動の履歴の中から、過去の高速運動のベクトル情報である直前高速運動を抽出し、前記現高速運動の方向と前記直前高速運動の方向とがなす角を用いて、前記特定部位の現在の状態が、予め定められた方向へ前記特定部位が高速動作していることを示す送り動作であるか否かを判定する動作判定部とを備えることを特徴とするジェスチャ認識装置である。

本発明によれば、ユーザの送り動作と復帰動作を区別することができる。

以下、本発明の一実施形態のジェスチャ認識装置について図面に基づいて説明する。

（第１の実施形態）
以下、本発明の第１の実施形態のジェスチャ認識装置について図１〜図３に基づいて説明する。

本実施形態のジェスチャ認識装置の構成について図１に基づいて説明する。図１は、ジェスチャ認識装置を示すブロック図である。

ジェスチャ認識装置は、追跡部２、速度計算部３、現高速運動検出部４、直前高速運動取得部５及び動作判定部６を備える。撮像部１及び記憶部７は、ジェスチャ認識装置の内部に設けられても良いし、外部に接続されても良い。

なお、このジェスチャ認識装置は、例えば、コンピュータをハードウェアとして用いることでも実現することが可能である。すなわち、このジェスチャ認識装置の各部は、上記のコンピュータに搭載されたプロセッサにプログラムを実行させることにより実現することができる。このとき、ジェスチャ認識装置は、上記のプログラムをコンピュータに予めインストールすることで実現してもよいし、ＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体に記憶して、又はネットワークを介して上記のプログラムを配布して、このプログラムをコンピュータにインストールすることで実現してもよい。

撮像部１は、例えばイメージセンサなどの撮像素子を用いて、時系列の画像を撮影する。

追跡部２は、撮像部１で撮影された時系列の画像に対して、特開２００６−２６８８２５公報で開示されているパターン認識法、特許第３７７７６５０号公報で開示されている背景差分法、又は、肌色抽出法、フレーム間差分法、及び、これらの組み合わせた方法を適用することにより、ユーザの手、顔などの特定部位を画像毎に検出して、時系列に追跡する。

速度計算部３は、時系列の画像に対応した追跡結果から、手の画像内を移動する速度を計算する。速度計算部３が行う手の速度の計算方法としては、以下のようなものがある。

第１の方法は、追跡部２で得られた手の画像内の位置の微分値（フレーム間の差分値）により特定部位の速度を計算する。

第２の方法は、追跡部２で得られた特定部位の画像内の位置周辺で各画素の速度（オプティカルフロー）を計算し、その平均値や最頻値を特定部位の速度とする。

第３の方法は、追跡部２で得られた手の画像内の位置を観測値、手の位置と速度を状態変数とし、観測値と等速運動などの状態変数の運動モデルによって最適な状態を推定するカルマンフィルタなどのフィルタによって特定部位の速度を計算する。観測値として、特定部位の画像内の位置周辺の画素の速度（オプティカルフロー）の平均値をさらに用いても良い。

現高速運動検出部４は、特定部位の現在の運動であって、ベクトルで示される現高速運動ｖｃについて、基準速度Ｖ０を基準に検出する。すなわち、現高速運動検出部４は、現高速運動ｖｃの絶対値が、基準速度Ｖ０より高速であれば、現高速運動ｖｃが存在すると判定し、基準速度Ｖ０より低速であれば、現高速運動ｖｃが存在しないと判定する。そして、現高速運動ｖｃの情報である、速度と時間情報（画像のフレーム番号）を記憶部７に運動履歴Ａとして格納する。

直前高速運動取得部５は、記憶部７に格納されている運動履歴Ａから、現在より一定時間前に検出された過去の現高速運動ｖｃを直前高速運動ｖｐとして取得する。前記一定時間前とは、例えば、１〜１０フレーム前の時間、又は、０．０１〜０．１秒前の時間である。

動作判定部６は、現高速運動ｖｃと直前高速運動ｖｐの情報から、図２に示す判定を行って、送り動作を検出する。すなわち、動作判定部６の判定は、図２に示すように、４つの判定パターンに分けられる。なお、「送り動作」とは、上下左右及びこれらの方向の組合せなどの予め定められた方向への特定部位の高速動作であり、「復帰動作」とは、送り動作の後に元の位置の方向に特定部位を戻す動作をいう。

第１の判定パターンは、現高速運動ｖｃが検出され、直前高速運動ｖｐが存在しない場合は、前記現在の状態が送り動作と判定する。

第２の判定パターンは、現高速運動ｖｃと直前高速運動ｖｐが存在し、現高速運動ｖｃの方向と直前高速運動ｖｐの方向のなす角θが第１の基準角度θ１より大きく、かつ、直前の状態が復帰動作の場合に、前記現在の状態が送り動作と判定する。

第３の判定パターンは、現高速運動ｖｃと直前高速運動ｖｐが存在し、現高速運動ｖｃの方向と直前高速運動ｖｐの方向のなす角θが第１の基準角度θ１より大きく、かつ、直前の状態が送り動作の場合に、前記現在の状態が復帰動作と判定する。

第４の判定パターンは、現高速運動ｖｃも直前高速運動ｖｐも存在せず、直前の状態が送り動作又は復帰動作の場合に、前記現在の状態が動作終了と判定する。

なお、上記いずれの判定パターンにも該当しない場合は、直前の動作状態が現在も継続していると判定する。

ジェスチャ認識装置の処理動作について図３に基づいて説明する。図３は、ジェスチャ認識装置の処理フローチャートを示す。

ステップＳ１において、現高速運動検出部４は、初期化処理として現在の状態を無動作に設定する。

ステップＳ２において、撮像部１は、ユーザの現在の状態を撮影して、現在の画像として入力する。

ステップＳ３において、追跡部２は、現在の画像に対して、ユーザの特定部位の検出し、時系列に追跡処理を行う。

ステップＳ４において、速度計算部３は、特定部位の速度を計算する。

ステップＳ５において、現高速運動検出部４は、現高速運動ｖｃについて、基準速度Ｖ０を基準に検出する。そして、現高速運動ｖｃの情報である、速度と時間情報（画像のフレーム番号）を記憶部７に運動履歴Ａとして格納する。

ステップＳ６において、直前高速運動取得部５は、直前高速運動ｖｐを記憶部７の運動履歴Ａから取得する。なお、運動履歴Ａに直前高速運動ｖｐがなければ、直前高速運動ｖｐは存在しないとする。

ステップＳ７において、動作判定部６は、図３の動作判定を行う。詳しくは後述する。

ステップＳ８、Ｓ９、Ｓ１０において、ジェスチャ認識装置は、現在の状態をステップＳ７の判定結果に応じて遷移させる。これらのステップについても後から詳しく後述する。

ステップＳ１１において、動作判定部６は、送り動作が発生したと判定したときは、任意のコマンドを発生して対象の機器を操作する。

次に、動作判定部６の動作処理について図２と図３に基づいて説明する。

ステップＳ７１において、動作判定部６は、現高速運動ｖｃが存在するか否かを、現高速運動検出部４の検出状況に基づいて判定する。そして、現高速運動ｖｃが存在すればステップＳ７２に進み（Ｙの場合）、存在しなければステップＳ７５に進む（Ｎの場合）。

ステップＳ７２において、動作判定部６は、現高速運動ｖｃが存在するため、直前高速運動ｖｐが存在するか否かを直前高速運動取得部５の取得状況に基づいて判定する。直前高速運動ｖｐが存在すればステップＳ７３に進み（Ｙの場合）、存在しなければステップＳ８に進む（Ｎの場合）。

ステップＳ７３において、動作判定部６は、現高速運動ｖｃと直前高速運動ｖｐが存在するため、現高速運動ｖｃの方向と直前高速運動ｖｐの方向となす角θと第１の基準角度θ１とを比較する。θ＞θ１であればステップＳ７４に進み（Ｙの場合）、θ＜＝θ１であれば動作が継続しているとして、ステップＳ１１に進む（Ｎの場合）。

ステップＳ７４において、動作判定部６は、θ＞θ１であるので、直前の状態が復帰動作であればステップＳ８に進み、一方、直前の状態が送り動作であればステップＳ９に進む。

ステップＳ７５において、動作判定部６は、現高速運動ｖｃが存在しないため、直前の状態が送り動作、又は、復帰動作であればステップＳ７６に進み、直前の状態が動作なしであれば動作が継続しているとして、ステップＳ１１に進む。

ステップＳ７６において、動作判定部６は、現高速運動ｖｃが存在せず、また、直前の状態が送り動作、又は、復帰動作であるため、直前高速運動ｖｐが存在するか否かを直前高速運動取得部５の取得状況に基づいて判定する。直前高速運動ｖｐが存在すればステップＳ１０に進み（Ｎの場合）、存在しなければ動作が継続しているとして、ステップＳ１１に進む（Ｙの場合）。

ステップＳ８において、動作判定部６は、現在の状態が送り動作であると判定して、ステップＳ１１に進む。また、この現在の状態を記憶部７に運動履歴Ａとして格納する。このステップが、図２の第１、２の判定パターンである。

ステップＳ９において、動作判定部６は、現在の状態が復帰動作であると判定して、ステップＳ１１に進む。また、この現在の状態を記憶部７に運動履歴Ａとして格納する。このステップが、図２の第３の判定パターンである。

ステップＳ１０において、動作判定部６は、現在の状態が動作なしであると判定して、ステップＳ１１に進む。また、この現在の状態を記憶部７に運動履歴Ａとして格納する。このステップが、図２の第４の判定パターンである。

ジェスチャ認識装置の動作を順番に説明する。

第１に、特定部位が高速運動を始めたときに送り動作が検出され、同じ方向の高速運動を保っている間は送り動作が継続していると判定される。

第２に、高速運動を保ったまま方向が逆方向に変化（θ＞θ１）すれば復帰運動と判定され、同じ方向に高速運動を保っている間は復帰動作が継続していると判定される。

第３に、復帰運動の状態から、さらに高速運動を保ったまま方向が逆方向に変化（θ＞θ１）すれば、再び送り動作として判定される。

第４に、送り動作や復帰動作を行っていて、高速運動が観測されなくなり一定時間が経過するとする。この場合には、現在及び過去の一定時間内にも高速運動が観測されなくなったとして、動作終了したと判定される。

第５に、そのまま高速運動が観測されなければ動作終了の状態が継続していると判定される。

本実施形態によれば、送り動作と復帰動作を正しく区別することができるため、ユーザがリモートコントローラー、センサー、マーカーなどを持ったりすることなく、手の特定部位の動きによって機器を容易に操作することができる。

また、送り動作判定結果として現在の画像における送り動作の有無と、送り動作が存在した場合にその属性として手の方向や動作の速さなどを出力できる。

（第２の実施形態）
以下、本発明の第２の実施形態のジェスチャ認識装置について図４〜図５に基づいて説明する。

本実施形態のジェスチャ認識装置は、第１の実施形態と同様に、撮像部１、追跡部２、速度計算部３、現高速運動検出部４、直前高速運動取得部５、動作判定部６、記憶部７を備えている。

そして、動作判定部６の動作のみが異なるため、以下に説明する。動作判定部６は、現高速運動ｖｃと直前高速運動ｖｐの情報から、図４に示すような判定を行うことにより送り動作を検出する。すなわち、動作判定部６の判定は、図４に示すように５つの判定パターンに分けられる。

第１の判定パターンは、現高速運動ｖｃが検出され、直前高速運動ｖｐが存在しない場合は、前記現在の状態が送り動作と判定する。

第２の判定パターンは、現高速運動ｖｃと直前高速運動ｖｐが存在し、現高速運動ｖｃの方向と直前高速運動ｖｐの方向のなす角θが第２の基準角度θ２より大きく、第１の基準角度θ１（但し、θ２＜θ１である）より小さい場合に、前記現在の状態が送り動作と判定する。

第３の判定パターンは、現高速運動ｖｃと直前高速運動ｖｐが存在し、現高速運動ｖｃの方向と直前高速運動ｖｐの方向のなす角θが第１の基準角度θ１より大きく、かつ、直前の状態が復帰動作の場合に、前記現在の状態が送り動作と判定する。

第４の判定パターンは、現高速運動ｖｃと直前高速運動ｖｐが存在し、現高速運動ｖｃの方向と直前高速運動ｖｐの方向のなす角θが第１の基準角度θ１より大きく、かつ、直前の状態が送り動作の場合に、前記現在の状態が復帰動作と判定する。

第５の判定パターンは、現高速運動ｖｃも直前高速運動ｖｐも存在せず、直前の状態が送り動作又は復帰動作の場合に、前記現在の状態が動作終了と判定する。

なお、上記いずれの判定パターンにも該当しない場合は、直前の動作状態が現在も継続していると判定する。

ジェスチャ認識装置の処理動作について図５に基づいて説明する。図５は、ジェスチャ認識装置の処理フローチャートを示す。

なお、ステップＳ１〜Ｓ６とＳ１１は、第１の実施形態と同様であるので説明は省略し、本実施形態の特徴であるステップＳ７〜Ｓ１０について説明する。

ステップＳ７１において、動作判定部６は、現高速運動ｖｃが存在するか否かを、現高速運動検出部４の検出状況に基づいて判定する。そして、現高速運動ｖｃが存在すればステップＳ７２に進み（Ｙの場合）、存在しなければステップＳ７５に進む（Ｎの場合）。

ステップＳ７２において、動作判定部６は、現高速運動ｖｃが存在するため、直前高速運動ｖｐが存在するか否かを直前高速運動取得部５の取得状況に基づいて判定する。直前高速運動ｖｐが存在すればステップＳ７２１に進み（Ｙの場合）、存在しなければステップＳ８に進む（Ｎの場合）。

ステップＳ７２１において、動作判定部６は、現高速運動ｖｃと直前高速運動ｖｐが存在するため、Ｔ２＜θ＜θ１であるか否かを判定する。この条件を具備していればステップＳ７３に進み（Ｎの場合）、具備していなければステップＳ８に進む（Ｙの場合）。

ステップＳ７３において、動作判定部６は、現高速運動ｖｃと直前高速運動ｖｐが存在するため、前記なす角θと第１の基準角度θ１とを比較する。θ＞θ１であればステップＳ７４に進み（Ｙの場合）、θ＜＝θ１であれば動作が継続しているとして、ステップＳ１１に進む（Ｎの場合）。

ステップＳ７４において、動作判定部６は、θ＞θ１であるので、直前の状態が復帰動作であればステップＳ８に進み、一方、直前の状態が送り動作であればステップＳ９に進む。

ステップＳ７５において、動作判定部６は、現高速運動ｖｃが存在しないため、直前の状態が送り動作、又は、復帰動作であればステップＳ７６に進み、直前の状態が動作なしであれば動作が継続しているとして、ステップＳ１１に進む。

ステップＳ７６において、動作判定部６は、現高速運動ｖｃが存在せず、また、直前の状態が送り動作、又は、復帰動作であるため、直前高速運動ｖｐが存在するか否かを直前高速運動取得部５の取得状況に基づいて判定する。直前高速運動ｖｐが存在すればステップＳ１０に進み（Ｎの場合）、存在しなければ動作が継続しているとして、ステップＳ１１に進む（Ｙの場合）。

ステップＳ８において、動作判定部６は、現在の状態が送り動作であると判定して、ステップＳ１１に進む。また、この現在の状態を記憶部７に運動履歴Ａとして格納する。このステップが、図４の第１、２、３の判定パターンである。

ステップＳ９において、動作判定部６は、現在の状態が復帰動作であると判定して、ステップＳ１１に進む。また、この現在の状態を記憶部７に運動履歴Ａとして格納する。このステップが、図４の第４の判定パターンである。

ステップＳ１０において、動作判定部６は、現在の状態が動作なしであると判定して、ステップＳ１１に進む。また、この現在の状態を記憶部７に運動履歴Ａとして格納する。このステップが、図４の第５の判定パターンである。

本実施形態によれば、送り動作と復帰動作を正しく区別することができる。特に、現高速運動ｖｃの方向と直前高速運動ｖｐの方向のなす角をθ１とθ２の二段階で判定するため、より正確に区別することができる。

（応用例）
上記各実施形態のジェスチャ認識装置の３つの応用例について図６〜図８に基づいて説明する。なお、これら応用例は、あくまでも例示であり、ジェスチャ認識装置を他の機器に応用してもよい。

図６に示す第１の応用例は、テレビ受像機１００のチャンネル操作をジェスチャで行う例である。ジェスチャ認識装置は、テレビ受像機１００に内蔵されている。

テレビ受像機１００には、カメラ１０２が取り付けられており、視聴者を撮影している。ジェスチャ認識装置は、視聴者の手１０４を特定部位として検出追跡し、送り動作を認識する。テレビ画面１０６には現在チャンネル４が表示されている。視聴者は手１０４を左にすばやく動かす送り動作を行うことによりチャンネル３に変更でき、右に送り動作を行うことによりチャンネル４に変更できる。

図７に示す第２の応用例は、パソコン１０８の画面１１０のウィンドウ１１２内に表示されたウェブコンテンツや文書を、手１０４のジェスチャによってスクロールさせる例である。ジェスチャ認識装置は、パソコン１０８に内蔵されている。

まず、パソコン１０８には、カメラ１０２が取り付けられており、ユーザを撮影している。ジェスチャ認識装置は、ユーザの手１０４を特定部位として検出追跡して送り動作を認識し、パソコン１０８に対して検出された送り動作の方向へのスクロールのコマンドを実行する。このとき、スクロールバー１１１で示されるスクロール量は予め定めておいた一定量でもよいし、速い送り動作ならスクロール量を大きくするなど、送り動作の速度に応じて変化させてもよい。

これにより、ユーザは、送り動作を行った方向に、ウィンドウ１１２内の表示内容をスクロールさせて、ウェブコンテンツや文書などを閲覧するできる。

図８に示す第３の応用例は、手術中の医者１１４に情報を提供する情報端末１１６に関する例である。ジェスチャ認識装置は、医療用の情報端末１１６に内蔵されている。

手術中の医者１１４は手１０４を清潔に保つ必要があるため、医者１１４に患者のモニタリング情報や検査結果等の情報提供を行う情報端末１１６を手１０４で直接触って操作することができない。

そこで、この情報端末１１６にジェスチャ認識装置を組み込むことにより、医者１１４が手１０４のジェスチャによって非接触で情報端末１１６を操作できる。

情報端末１１６にはカメラ１０２が取り付けられており、医者１１４を撮影している。ジェスチャ認識装置は、医者１１４の手１０４を特定部位として検出追跡して送り動作を認識し、情報端末１１６に対して検出された送り動作の方向へのスクロールコマンドや、表示情報の変更コマンドを実行する。

（変更例）
本発明は上記各実施形態に限らず、その主旨を逸脱しない限り種々に変更することができる。

例えば、上記各実施形態では、ユーザの特定部位として手１０４で説明したが、これに代えて顔、足などのその他の特定部位でもよい。

また、上記応用例として、テレビ受像機１００、パソコン１０８、医療用の情報端末１１６で説明したが、これに限らず、ゲーム機器などの他の機器に適用してもよい。すなわち、ユーザがリモートコントローラー、センサー、マーカーなどを持ったり、身に付けたりすることなく機器を容易に操作するジェスチャーインターフェースに関し、機器制御のためのメニューや機器に表示されたコンテンツ等の送り操作行うことができる機器に応用できる。

本発明の第１の実施形態のジェスチャ認識装置の構成を示すブロック図である。 同じく動作判定部の判定内容を示す説明図である。 同じくジェスチャ認識装置の処理の流れを示すフローチャートである。 第２の実施形態における送り動作の方向変化を考慮した動作判定部の判定内容を示す説明図である。 ジェスチャ認識装置の処理の流れを示すフローチャートである。 テレビ受像機の操作に関する第１の応用例の説明図である。 パソコンでの第２の応用例の説明図である。 医療用の情報端末への第３の応用例の説明図である。

１ 撮像部
２ 追跡部
３ 速度計算部
４ 現高速運動検出部
５ 直前高速運動取得部
６ 動作判定部

Claims (6)

1. 入力された時系列の各画像から、ユーザの身体の特定部位をそれぞれ検出して時系列に追跡する追跡部と、
   前記追跡部の追跡結果に基づいて、前記特定部位の前記画像内を移動する速度を計算する速度計算部と、
   前記特定部位の現在の速度が基準速度より速い場合に、前記特定部位の現在の運動が高速運動であると検出し、検出した前記高速運動のベクトル情報を現高速運動とし、さらにその履歴を記憶する記憶部に格納する現高速運動検出部と、
   前記特定部位の現在の運動が高速運動であると検出された場合に、前記記憶部に記憶された現高速運動の履歴の中から、過去の高速運動のベクトル情報である直前高速運動を抽出し、前記現高速運動の方向と前記直前高速運動の方向とがなす角を用いて、前記特定部位の現在の状態が、予め定められた方向へ前記特定部位が高速動作していることを示す送り動作であるか否かを判定する動作判定部と、
   を備えることを特徴とするジェスチャ認識装置。
2. 前記現高速運動検出部は、前記直前高速運動のときの前記特定部位の状態が、前記送り動作であるか否か、又は、前記送り動作の後に元の位置の方向に前記特定部位を戻す動作を示す復帰動作であるか否かを前記記憶部に格納し、
   前記動作判定部は、
   前記直前の状態の情報と、前記現高速運動が検出されて存在するか否かの情報と、前記直前高速運動が前記記憶部に格納されているか否かの情報と、前記現高速運動の方向と前記直前高速運動の方向がなす角度とに基づいて、前記現在の状態が前記送り動作であるか、又は、前記復帰動作であるかを判定する、
   ことを特徴とする請求項１記載のジェスチャ認識装置。
3. 前記動作判定部は、
   前記現高速運動が存在し、前記直前高速運動が存在しない場合は、前記現在の状態が前記送り動作と判定し、
   前記現高速運動と前記直前高速運動が存在し、前記なす角が第１の基準角度θ１より大きく、かつ、前記直前の状態が前記復帰動作の場合に、前記現在の状態が前記送り動作と判定し、
   前記現高速運動と前記直前高速運動が存在し、前記なす角が前記第１の基準角度θ１より大きく、かつ、前記直前の状態が前記送り動作の場合に、前記現在の状態が前記復帰動作と判定し、
   前記現高速運動も前記直前高速運動も存在せず、前記直前の状態が前記送り動作、又は、前記復帰動作の場合に、前記現在の状態が動作終了と判定し、
   前記いずれの判定にも該当しない場合に、前記直前の状態が現在も継続していると判定する、
   ことを特徴とする請求項２記載のジェスチャ認識装置。
4. 前記動作判定部は、
   前記現高速運動が存在し、前記直前高速運動が存在しない場合は、前記現在の状態が前記送り動作と判定し、
   前記現高速運動と前記直前高速運動が存在し、前記なす角が第２の基準角度θ２より大きく、第１の基準角度θ１（但し、θ２＜θ１である）より小さく、かつ、前記直前の状態が前記復帰動作の場合に、前記現在の状態が前記送り動作と判定し、
   前記現高速運動と前記直前高速運動が存在し、前記なす角が前記第１の基準角度θ１より大きく、かつ、前記直前の状態が復帰動作の場合に、前記現在の状態が前記送り動作と判定し、
   前記現高速運動と前記直前高速運動が存在し、前記なす角が前記第１の基準角度θ１より大きく、かつ、前記直前の状態が前記送り動作の場合に、前記復帰動作と判定し、
   前記現高速運動も前記直前高速運動も存在せず、前記直前の状態が前記送り動作、又は、前記復帰動作の場合に、前記現在の状態が動作終了と判定し、
   前記いずれの判定にも該当しない場合に、前記直前の状態が現在も継続していると判定する、
   ことを特徴とする請求項２記載のジェスチャ認識装置。
5. 追跡部が、入力された時系列の各画像から、ユーザの身体の特定部位をそれぞれ検出して時系列に追跡する追跡ステップと、
   速度計算部が、前記追跡ステップでの追跡結果に基づいて、前記特定部位の前記画像内を移動する速度を計算する速度計算ステップと、
   現高速運動検出部が、前記特定部位の現在の速度が基準速度より速い場合に、前記特定部位の現在の運動が高速運動であると検出し、検出した前記高速運動のベクトル情報を現高速運動とし、さらにその履歴を記憶する記憶部に格納する現高速運動検出ステップと、
   動作判定部が、前記特定部位の現在の運動が高速運動であると検出された場合に、前記記憶部に記憶された現高速運動の履歴の中から、過去の高速運動のベクトル情報である直前高速運動を抽出し、前記現高速運動の方向と前記直前高速運動の方向とがなす角を用いて、前記特定部位の現在の状態が、予め定められた方向へ前記特定部位が高速動作していることを示す送り動作であるか否かを判定する動作判定ステップと、
   を備えることを特徴とするジェスチャ認識方法。
6. コンピュータに、
   入力された時系列の各画像から、ユーザの身体の特定部位をそれぞれ検出して時系列に追跡する追跡機能と、
   前記追跡機能からの追跡結果に基づいて、前記特定部位の前記画像内を移動する速度を計算する速度計算機能と、
   前記特定部位の現在の速度が基準速度より速い場合に、前記特定部位の現在の運動が高速運動であると検出し、検出した前記高速運動のベクトル情報を現高速運動とし、さらにその履歴を記憶する記憶部に格納する現高速運動検出機能と、
   前記特定部位の現在の運動が高速運動であると検出された場合に、前記記憶部に記憶された現高速運動の履歴の中から、過去の高速運動のベクトル情報である直前高速運動を抽出し、前記現高速運動の方向と前記直前高速運動の方向とがなす角を用いて、前記特定部位の現在の状態が、予め定められた方向へ前記特定部位が高速動作していることを示す送り動作であるか否かを判定する動作判定機能と、
   を実現させるためのジェスチャ認識プログラム。