JP5604279B2 - ジェスチャー認識装置、方法、プログラム、および該プログラムを格納したコンピュータ可読媒体 - Google Patents
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Description
力の低い処理装置でも安定して処理を行うことができる。
このジェスチャー認識装置は、コンピュータ、携帯情報端末(PDA)などの処理装置に搭載され、カメラ等で撮像された動画像を介してユーザの指先、所定の専用ツールなどが自由空間内に描いた軌道を認識し、この認識した軌道に対応する操作コマンドを当該処理装置に送る機能を有する。
すなわち、ユーザはカメラ等の前の自由空間に指先等で所定の軌道を描くことで処理装置に所望の操作を行わせることができる。ここで、ユーザによって描かれる軌道は特に限定するものではないが、右回し、左回し、文字、記号、数字などが挙げられる。本実施形態ではこれらを「ジェスチャー」と称する。例えば、右回しのジェスチャーを行えば処理装置の画面が上方向にスクロールされ、左回しのジェスチャーを行えば画面が下方向にスクロールされる。このようなジェスチャーと操作との関連付けは事前に行われている。しかし、ユーザが適宜この関連付けを変更または設定してもよい。
フレーム画像受信部10は、撮像装置から動画像データをリアルタイムに受け取る機能を有する。具体的には、撮像装置が生成した所定の形式の動画像データをフレーム画像単位で受け取り、必要に応じてそのフレーム画像のデータを後段の機能要素が処理可能なデータ形式に変換する。
対象物体追跡部20は、フレーム画像受信部10から受け取った複数のフレーム画像データ内に位置する被認識物体である指先の画素座標を求める機能を有する。指先の位置の求め方については特に限定するものではなく、既存の移動物体追跡手法を用いてよい。例えば、時系列に隣接する2つのフレーム画像の間でそれぞれの画素における差分を抽出して、変化があった領域にテンプレートマッチング処理を施すことで指先を検出してよい。あるいは、特開2010−152791で開示している、赤外線などの光を指先に照射して、その反射光で指先を検出する手法を用いてもよい。
以上の処理により、フレーム画像のデータは、1つのフレーム画像における指先の画素座標データを1ブロックとして、そのブロックが時系列(撮像時刻順に)配列した一連のデータに変換される。このデータは平滑処理部30に送られる。
平滑処理部30は、対象物体追跡部20が求めた指先の画素座標データに平滑処理を施す。例えば、ユーザが自由空間中に指先で水平な直線を描くと仮定する。この場合、図2に示すように、ユーザが直線を描いたつもりでも、実際に描かれた軌道は手振れや外乱光または周囲の振動などの影響によって一点斜線で示すような波状の曲線となることが多い。この波形状を直線形状に補正するためにこの平滑処理を行う。
この平滑処理によって、手振れ等による軌道の誤差を補正することができる。補正後の指先の画素座標は挙動ベクトル特定部40に送られる。
なお、本実施形態における平滑処理はこの手法に限定されるものではない。代替的に最小二乗法などの周知の近似手法を用いてもよい。
挙動ベクトル特定部40は、平滑処理後の指先の画素座標のデータを基に、指先の移動方向をベクトル(以下、「挙動ベクトル」と称する)で求める機能を有する。
図3(a)は、指先の軌道の例を示しており、軌動上の点1ないし5は平滑処理後の指先の画素座標である。この画素座標に対してそれぞれの挙動ベクトルを求める。なお、ベクトルは通常大きさと方向の2つの要素を有するが、本実施形態で求める挙動ベクトルは方向の要素のみを有する。挙動ベクトルの求め方は特に限定するものではないが、相互に隣接する画素座標同士を直線で結ぶことで求めてよい。
以上の処理により得られたデータは、1つのフレーム画像に対応する指の挙動ベクトルを1ブロックとして構成した時系列のデータとなる。この挙動ベクトルのデータは特徴点解析部50に送られる。
特徴点解析部50は、挙動ベクトル特定部40が求めたデータ内の「特徴点」を示すデータブロックに着目し、適切な処理を行う機能を有する。なお、本実施形態で「特徴点」とは、隣接し、かつ同一の挙動ベクトルを示す一群のデータブロック、並びに、「静止状態」と特定されたデータブロックである。
詳細は図5を参照して説明する。図5(a)は、ユーザが自由空間中に指先で「L」の文字の軌道を描いたときの指の位置1ないし10とそれぞれの指の位置の挙動ベクトルを示している。ここで指の位置1および2の挙動ベクトルは「パターン3」であり、指の位置3ないし6の挙動ベクトルは「静止状態」であり、指の位置7ないし9の挙動ベクトルは「パターン1」であり、画素座標10は「静止状態」である。実際の挙動ベクトルのデータ構造は、それぞれの指の位置における挙動ベクトルを1つのデータブロックとして、位置1ないし10の順番で並列している。まず、同一の挙動ベクトルを示すデータブロックが隣接する場合には、単一のデータブロックにまとめる。すなわち、図5(b)に示すように指の位置1および2と、3ないし6と、7ないし9とをそれぞれ単一のデータブロックとする。
特徴点解析部50が解析した結果はパターンマッチング部60に送られる。
パターンマッチング部60は、特徴点解析部50から受け取ったデータを基にユーザの指先によって描かれた軌道、すなわち、指先のジェスチャーを特定する機能を有する。詳細には、予め作成されてデータ格納部90に記録された複数のジェスチャーパターンのデータの中で特徴点解析部50から受け取ったデータと一致するものがあるかどうかを検索する。一致するジェスチャーパターンがある場合にはそのジェスチャーパターンがユーザの行ったジェスチャーであると判断する。
上述のようにジェスチャーには、終了点を有するものと、終了点を有しないものの2通りがある。それぞれの場合について処理内容を説明する。
図6(a)に示す軌道に該当するジェスチャーを求める場合を例にして説明する。ユーザが指先で自由空間中に点線で示す文字「U」の軌道を描いたとする。この軌道のデータをジェスチャー認識装置1000のフレーム画像受信部10ないし特徴点解析部50で処理し、その結果得られたデータを表1に示す。この表では画素座標「A」ないし「J」における挙動ベクトルパターンの値がそれぞれ示されている。
以降は、挙動ベクトルデータのデータ列AないしIの内容をクリアし、新たにデータ列Jから同様のマッチング処理を繰り返す。このように、終了点を基準とし、かつデータ列の配列順序に遡ってマッチング処理を行えば、開始点の不定により受ける影響を回避することができる。
認識した結果は、類似パターン識別部70に送られる。
図6(b)に示す軌道からジェスチャーを求める場合を例にして説明する。ユーザが指先で自由空間中に点線で示す右回りの軌道を描いたとする。この軌道のデータをジェスチャー認識装置1000のフレーム画像受信部10ないし特徴点解析部50で処理し、その結果得られたデータを表3に示す。この表には画素座標「A」ないし「K」における挙動ベクトルパターンの値がそれぞれ示されている。
認識した結果は類似パターン識別部70に送られる。
類似パターン識別部70は、パターンマッチング部60が特定したジェスチャーが類似パターン群に含まれる場合のみ該当のデータに対して処理を行う。
類似パターンとは、形状が相互に類似している文字、記号等であり、例えば、数字の「6」と数字の「0」、文字の「U」と「V」などが挙げられる。これらの数字または文字のペアは、共に終了点を有し、かつ形状が類似している。そのため、パターンマッチング部60が行うマッチング処理だけではこれらを混同して誤認識を起こすおそれがある。そこで、ジェスチャー認識装置の認識確度を高めるために類似パターン識別部70を設けている。パターンマッチング部60は、画素座標の挙動ベクトルのパターンのみでジェスチャーを特定していたが、この類似パターン識別部70は、画素座標の相対位置を用いてジェスチャーを特定する。
類似パターン識別部70によって識別を行った結果は、コマンド出力部80に送られる。
コマンド出力部80はデータ格納部90にアクセスして、パターンマッチング部60または類似パターン識別部70が特定したジェスチャーに対応するコマンドを選択して、そのコマンドを所定のフォーマットで後段の処理装置に出力する機能を有する。コマンドの例としては、特に限定するものではないが「画面を上または下にスクロールする」、「カーソルを所定の方向に移動する」、「所定のプログラムの起動」などが挙げられる。
データ格納部90は、メモリ、ハードディスク、CD、DVDなどで実装される格納手段であり、所定のデータをその内部に記録する機能を有する。記録するデータの例としては、パターンマッチング部60がマッチング処理に用いる「挙動ベクトルのパターンとジェスチャーとの関連データ」、類似パターン識別部が類似パターンのジェスチャーを識別するために用いる「類似パターンの一覧とその識別方法のデータ」、コマンド出力部80がジェスチャーに対応するコマンドを選択するための「ジェスチャーとコマンドの対応データ」などである。
図8のフロー図を参照して説明する。最初に、フレーム画像受信部10が撮像装置からユーザの指先を撮像したフレーム画像をリアルタイムで受け取る(ステップS100)。フレーム画像を受け取ると、対象物体追跡部20がこのフレーム画像における指先の画素座標を検出し、時系列の画素座標データを生成する(ステップS200)。画素座標データを生成すると、平滑処理部30がこのデータに対して平滑処理を施す(ステップS300)。
最初に、時系列の挙動ベクトルデータの中に同一の挙動ベクトルを示すデータブロックが連続して存在していないかどうかを調査する(ステップS510)。同一の挙動ベクトルを示す2つ以上のデータブロックが連続して存在していた場合には(ステップS510で「YES」)、それらの画素座標を単一のデータブロックにまとめて(ステップS520)、ステップS530の処理に進む。一方、同一の挙動ベクトルを有する2つ以上のデータブロックが連続して存在していない場合には(ステップS510で「NO」)、そのままステップS530の処理に進む。
以上が本実施形態に係るジェスチャー認識方法の処理手順である。
20 対象物体追跡部
30 平滑処理部
40 挙動ベクトル特定部
50 特徴点解析部
60 パターンマッチング部
70 類似パターン識別部
80 コマンド出力部
90 データ格納部
1000 ジェスチャー認識装置
Claims (13)
- 自由空間を移動する物体の軌跡によって表わされる所定のジェスチャーを認識するためのジェスチャー認識装置であって、
前記物体を撮像した動画像を受け取る画像受信手段と、
前記動画像を構成するフレーム画像における前記物体の位置する画素座標を求め、撮像時刻に基づく時系列の画素座標データを生成する物体追跡手段と、
前記求めた画素座標における前記物体の移動方向を上、右上、右、右下、下、左下、左、左上、静止状態の何れかに近似して求め、時系列の移動方向データを生成する移動方向特定部と、
前記移動方向データを特徴点として解析を行う特徴点解析手段と、
前記特徴点解析手段による解析結果に基づいて、予め用意した移動方向の組み合わせからなる複数のジェスチャーパターンの中から前記移動方向データと一致するジェスチャーパターンを検索し、一致したジェスチャーパターンを前記物体が表わしたジェスチャーと判断するパターンマッチング手段と、
を備え、
前記特徴点解析手段は、前記移動方向データにおいて同一の移動方向が隣接する場合には、その隣接する移動方向同士を単一の移動方向にまとめる処理を行い、
前記移動方向が静止状態である場合には、該静止状態の持続時間と、該静止状態の1つ前の移動方向の持続時間とを比較し、該静止状態の持続時間の方が長い場合には該静止状態に対応する画素座標をジェスチャーの終了点と判断し、該静止状態の持続時間の方が短い場合には該静止状態に対応する画素座標をジェスチャーの角部と判断する処理を行うことを特徴とするジェスチャー認識装置。 - 前記移動方向特定部が前記物体の移動方向を近似する際に、前記右上、右下、左下、左上の移動方向の近似範囲を前記上、右、下、左の移動方向の近似範囲よりも広く設定することを特徴とする請求項1に記載のジェスチャー認識装置。
- 前記パターンマッチング手段は、前記特徴点解析手段により判断されたジェスチャーの終了点がある場合、前記終了点から前記時系列の移動方向データの配列順に遡って前記ジェスチャーパターンを検索してマッチングを行い、前記ジェスチャーの終了点がない場合、前記時系列の移動方向データの最後の移動方向データから配列順に遡って前記ジェスチャーパターンを検索してマッチングを行うことを特徴とする請求項1又は2に記載のジェスチャー認識装置。
- 他のジェスチャーと混同を生ずるおそれのあるジェスチャーが挙げられた類似ジェスチャーリストと
前記パターンマッチング手段が特定したジェスチャーが前記類似ジェスチャーリストに含まれていた場合には、該ジェスチャーを構成する画素座標の相対位置を基にジェスチャーを再度特定する類似ジェスチャー再特定手段と、
をさらに備えることを特徴とする請求項1ないし3に記載のジェスチャー認識装置。 - 前記物体追跡手段が生成した画素座標データに平滑処理を施す平滑処理手段をさらに備えることを特徴とする請求項1ないし4の何れか一項に記載のジェスチャー認識装置。
- 自由空間を移動する物体の軌跡によって表わされる所定のジェスチャーを認識するためのジェスチャー認識方法であって、
前記物体を撮像した動画像を受け取る画像受信段階と、
前記動画像を構成するフレーム画像における前記物体の位置する画素座標を求め、撮像時刻に基づく時系列の画素座標データを生成する物体追跡段階と、
前記求めた画素座標における前記物体の移動方向を上、右上、右、右下、下、左下、左、左上、静止状態の何れかに近似して求め、時系列の移動方向データを生成する移動方向特定段階と、
前記移動方向データを特徴として解析を行う特徴点解析段階と、
前記特徴点解析段階による解析結果に基づいて、予め用意した移動方向の組み合わせからなる複数のジェスチャーパターンの中から前記移動方向データと一致するジェスチャーパターンを検索し、一致したジェスチャーパターンを前記物体が表わしたジェスチャーと判断するパターンマッチング段階と、
を含み、
前記特徴点解析段階では、前記移動方向データにおいて同一の移動方向が隣接する場合には、その隣接する移動方向同士を単一の移動方向にまとめる処理を行い、
前記移動方向が静止状態である場合には、該静止状態の持続時間と、該静止状態の1つ前の移動方向の持続時間とを比較し、該静止状態の持続時間の方が長い場合には該静止状態に対応する画素座標をジェスチャーの終了点と判断し、該静止状態の持続時間の方が短い場合には該静止状態に対応する画素座標をジェスチャーの角部と判断する処理を行うことを特徴とするジェスチャー認識方法。 - 前記移動方向特定段階において、前記物体の移動方向を近似する場合には、前記右上、右下、左下、左上の移動方向の近似範囲を前記上、右、下、左の移動方向の近似範囲よりも広く設定することを特徴とする請求項6に記載のジェスチャー認識方法。
- 前記パターンマッチング段階において、前記特徴点解析手段により判断されたジェスチャーの終了点がある場合、前記終了点から前記時系列の移動方向データの配列順に遡って前記ジェスチャーパターンを検索してマッチングを行い、前記ジェスチャーの終了点がない場合、前記時系列の移動方向データの最後の移動方向データから配列順に遡って前記ジェスチャーパターンを検索してマッチングを行うことを特徴とする請求項6又は7に記載のジェスチャー認識方法。
- 前記パターンマッチング段階で判断したジェスチャーが他のジェスチャーと混同を生ずるおそれのあるジェスチャーであるかどうかを判断する類似判断段階と、
前記類似判断段階で該ジェスチャーが他のジェスチャーと混同を生ずるおそれのあると判断された場合には、該ジェスチャーを構成する画素座標の相対位置を基にジェスチャーを再度特定する類似ジェスチャー再特定段階と、
をさらに含むことを特徴とする請求項6ないし8の何れか一項に記載のジェスチャー認識方法。 - 前記物体追跡段階と前記移動方向特定段階との間に行われ、前記物体追跡段階で生成された画素座標データに平滑処理を施す平滑処理段階をさらに含むことを特徴とする請求項6ないし9の何れか一項に記載のジェスチャー認識方法。
- 請求項6ないし9の何れか一項に記載のジェスチャー認識方法を実行する電子回路。
- 請求項6ないし9の何れか一項に記載のジェスチャー認識方法を処理装置に実行させるプログラム。
- 請求項12に記載のプログラムを格納したコンピュータ可読媒体。
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