TWI444907B - 採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識方法及其系統 - Google Patents
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Description
本發明係關於一種採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識方法及其系統；特別是關於利用奇異值分解[Singular Value Decomposition，SVD]方式將一原始手勢影像進行消除背景雜訊[background noise]之手勢影像辨識方法及其系統。
習用手勢影像辨識之相關應用裝置，例如：中華民國專利公告第M382675號之〝以手勢辨識為基礎之監控攝影機操控裝置〞新型專利，其揭示有關於一種可以下達監控攝影機鏡頭上下左右轉向、拉近及拉遠等動作指令的操控裝置。利用手勢取像攝影機所拍攝使用者的手勢影像，辨識出使用者手勢的上、下、左、右、前、後移動情形，並對監控攝影機發出鏡頭往上、往下、往左、往右、拉近、拉遠的操控訊息，而不需藉由操作滑鼠或操縱桿來下達上述操控訊息。
第M382675號先利用手勢取像攝影機拍攝使用者手部影像，再利用手勢位移偵測模組偵測與辨識使用者的手部位置與趨勢，進而計算出欲控制監控攝影機的方向，再傳遞訊號控制監控攝影機之鏡頭執行往上、往下、往左、往右、拉近及拉遠的動作。該手勢位移偵測模組先計算出手勢取像攝影機中之手部出現的位置與面積，做為手勢辨識的原點，此部份亦可以在手勢取像攝影機的畫面上預先設定一手勢辨識的原點，做為後續手勢辨識的位移偵測參考點，並分別定義出一個手勢最小面積的門檻值、一個手勢最小移動距離的門檻值及一個手勢最小面積變化的門檻值。
第M382675號在使用者的手勢面積大小大於預先設定之手勢最小面積門檻值後，裝置便會開始啟動手勢辨識功能，利用該手勢位移偵測模組偵測目前手勢位置與手勢原點的位移量。當手勢移動的位移量大於預先設定的門檻值時，則視為有手勢移動發生，反之，當手勢移動的位移量小於門檻值時，則視為沒有手勢移動發生；又，該手勢位移偵測模組亦會偵測目前手勢位置與手勢原點的位移方向，若手勢往上、下、左或右移動，則觸發一控制訊號以驅動監控攝影機鏡頭往上、下、左或右移動。另外，該手勢位移偵測模組以影像辨識技術判斷手勢在活動範圍內的前後移動；手勢往前移時其面積會比面積門檻值大，則觸發一控制訊號以驅動監控攝影機鏡頭拉近影像；手勢往後移時其面積會比面積門檻值小，則觸發一控制訊號以驅動監控攝影機鏡頭拉遠影像。
另一習用手勢影像辨識之相關應用裝置，例如：中華民國專利公告第I298461號之〝手勢辨識系統及其方法〞發明專利，其揭示一種手勢辨識系統及其方法應用於一具有影像擷取器之筆記型電腦。使用者可直接對準此影像擷取器比出一預設的手勢，而筆記型電腦即會執行此手勢動作相對應之應用程式或是功能選項，以增加使用者執行應用程式或是功能選項時之方便性。
另一習用手勢影像辨識之相關應用裝置，例如：中華民國專利公開第201030630號之〝手勢辨識系統及其方法〞發明專利，其揭示一種手勢辨識系統包括：一攝影裝置用於取得可能含有自然手勢的影像；一處理器用以從影像中找出膚色部份的膚色輪廓[edge]，再將膚色輪廓分類為多個不同角度的輪廓碎片；一運算引擎具有數個平行運算單元及數個不同角度類別的手勢模板庫，該數個平行運算單元分別在不同角度類別的手勢模板庫中找出和輪廓碎片最近似的手勢模板；一最佳模板選取手段，自由該數個平行運算單元找出的數個近似的手勢模板中再選出一個最佳的手勢模板；及一顯示終端用以顯示最佳的手勢模板的影像；藉此達到無需使用任何標記[marker less]且能夠即時辨識手勢的目的。
另外，習用手勢影像辨識之相關應用技術已揭示於部分美國專利，例如：美國專利第7,702,130號之〝User interface apparatus using hand gesture recognition and method thereof〞、第7,680,295號之〝Hand-gesture based interface apparatus〞、第6,215,890號之〝Hand gesture recognizing device〞、第6,002,808號之〝Hand gesture control system〞及第5,594,469號之〝Hand gesture machine control system〞等。前述中華民國專利及美國專利僅為本發明技術背景之參考及說明目前技術發展狀態而已，其並非用以限制本發明之範圍。
雖然前述專利已揭示相關手勢影像辨識技術，但其並未提供如何消除背景雜訊之相關技術。事實上，就手勢影像辨識技術而言，其必然需要消除相當的背景雜訊，否則其影響手勢影像辨識的可靠度。因此，習用手勢影像辨識技術必然存在進一步消除背景雜訊的需求。
有鑑於此，本發明為了滿足上述需求，其提供一種採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識方法及其系統，其利用一奇異值分解法分解一原始手勢影像，以達成準確辨識手勢影像、簡化手勢影像及減少其資料量之目的。
本發明之主要目的係提供一種採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識方法及其系統，其利用一奇異值分解法分解一原始手勢影像，以獲得一增益手勢影像，再自該增強手勢影像去除深色背景，以達成準確辨識手勢影像之目的。
本發明之另一目的係提供一種採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識方法及其系統，其利用一奇異值分解法分解一原始手勢影像，以獲得一增益手勢影像，再自該增強手勢影像去除深色背景，以達成簡化手勢影像及減少其資料量之目的。
為了達成上述目的，本發明之採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識方法包含：利用一奇異值分解法分解一原始手勢影像，以獲得一增益手勢影像；自該增益手勢紋影像去除深色背景，以獲得至少一類皮膚圖素區塊；及利用一膚色偵測方法於該類皮膚圖素區塊進行膚色偵測，以去除該類皮膚圖素區塊之剩餘背景。
本發明之採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識系統包含：一輸入單元，其用以輸入一原始手勢影像；一演算單元，其連接至該輸入單元，該演算單元利用一奇異值分解法分解該原始手勢影像，以獲得一增益手勢影像；該演算單元自該增益手勢紋影像去除深色背景，以獲得至少一類皮膚圖素區塊；該演算單元於該類皮膚圖素區塊進行膚色偵測，以去除該類皮膚圖素區塊之剩餘背景；及一輸出單元，其連接至該演算單元，自該輸出單元輸出一膚色手勢影像。
本發明較佳實施例在分解該原始手勢影像時，在一RGB色域空間進行奇異值分解。
本發明較佳實施例在該RGB色域空間進行奇異值分解時，在每一色域通道進行奇異值分解。
本發明較佳實施例在去除該類皮膚圖素區塊之剩餘背景時，採用一膚色偵測方法去除剩餘背景。
本發明較佳實施例之該膚色偵測方法為色度膚色偵測切割方法。
本發明較佳實施例之該色度膚色偵測切割方法採用一YCbCr
模型。
為了充分瞭解本發明，於下文將例舉較佳實施例並配合所附圖式作詳細說明，且其並非用以限定本發明。
本發明較佳實施例之採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識方法及其系統適用於各種手勢辨識裝置及其相關應用設備，例如：各類型電腦系統、醫療照護系統或保全系統，但其並非用以限定本發明之範圍。
第1圖揭示本發明較佳實施例之採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識方法及其系統在未處理下原始手勢影像組之示意圖。請參照第1圖所示，本發明較佳實施例之採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識方法及其系統用於處理八種基本手勢影像，如第1圖所示之八種影像。舉例而言，八種影像包含巴掌手勢、拳頭手勢、V字型手勢等，但其並非用以限定本發明之範圍。
請再參照第1圖所示，本發明較佳實施例之採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識系統包含一輸入單元、一演算單元及一輸出單元，其中該輸入單元連接至該演算單元，而該輸出單元連接至該演算單元。本發明之採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識方法係選擇執行於該輸入單元[例如：各種攝影裝置、各種影像偵測裝置、各種影像儲存裝置或其它類似影像存取裝置]，其用以輸入至少一原始手勢影像，如第1圖所示之八種影像。
第2圖揭示本發明較佳實施例之採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識方法及其系統將原始手勢影像組經奇異值分解處理後，獲得增益手勢影像組[enhanced image set]之示意圖，其對應於第1圖所示之原始手勢影像[即尚未處理手勢影像]。請參照第2圖所示，本發明之採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識方法係選擇執行於該演算單元[例如：計算機或其它類似裝置]，其利用一奇異值分解法分解該原始手勢影像，以獲得一增益手勢影像，如第2圖所示之已增益處理手勢影像。
第3圖揭示本發明較佳實施例之採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識方法及其系統自增益手勢影像組去除深色背景後，獲得類皮膚圖素區塊之示意圖，其對應於第2圖所示之已增益手勢影像。請參照第3圖所示，本發明之採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識方法係執行於該演算單元，其再自該增益手勢紋影像去除深色背景或黑暗背景[dark background]，以獲得至少一類皮膚圖素區塊，如第3圖所示之已去除深色背景影像。
本發明較佳實施例之採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識方法在分解該原始手勢影像時，在一RGB色域空間進行奇異值分解，且在每一色域通道[color channel]進行奇異值分解，其採用奇異值分解矩陣為，
其中U A
及V A
為正交方矩陣[orthogonal square matrix]，Σ A
為對角線含奇異值[強度訊息]之矩陣。
該Σ A
矩陣由另一奇異值矩陣進行替換，該奇異值矩陣係由一合成常態化影像[synthetic normalized image]取得。該合成常態化影像為具有高斯分佈之均值0.5及變異值1之機率密度函數[probability density function，PDF]。接著，該常態化影像之常態化矩陣[normalized matrix]之最大奇異值比例為，
其中Σ G (μ=0.5,σ=1)
為合成常態化影像之奇異值矩陣，τ為權值常數[weighting constant]，且該權值常數設定至6。該奇異值比例ξ為用以產生新的奇異值矩陣，其為均等強度矩陣[equalized matrix]，其產生矩陣為，
其中為A
色域通道之均等影像[equalized image]。
為了進一步自該類皮膚圖素區塊去除剩餘背景，本發明較佳實施例之採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識方法及其系統利用一膚色偵測方法於該類皮膚圖素區塊進行膚色偵測，以去除該類皮膚圖素區塊之剩餘背景[即具類皮膚圖素的背景部分]。
第4圖揭示本發明較佳實施例之採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識方法及其系統自類皮膚圖素區塊去除剩餘背景後，獲得膚色手勢影像組之示意圖，其對應於第3圖所示之已去除深色背景影像。請參照第4圖所示，本發明之採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識方法係執行於該演算單元，其再於該類皮膚圖素區塊進行膚色偵測，以去除該類皮膚圖素區塊之剩餘背景[residual background]，如第4圖所示之已去除剩餘背景影像。
本發明較佳實施例之採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識方法可選擇一膚色偵測方法，其較佳為色度膚色偵測切割[chrominance-based SCD segmentation]方法。再者，該色度膚色偵測切割方法採用一YCbCr
模型，其中Y值為亮度成分[luminance component]，Cb
值及Cr
值為色度成分[chrominance component]。
第5圖揭示本發明較佳實施例之採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識方法及其系統於膚色手勢影像組完成進行去除雜訊之示意圖，其對應於第4圖所示之已去除剩餘背景影像。請參照第5圖所示，本發明之採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識方法係執行於該演算單元，其再於該膚色手勢影像進行去除雜訊[noise]，以提升整體手勢影像辨識之可靠度[reliability]，如第5圖所示之已去除雜訊之膚色手勢影像。
本發明較佳實施例之採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識方法係選擇執行於該輸出單元[例如：影像顯示單元或其它影像輸出裝置]，其最後將該已去除雜訊之膚色手勢影像輸出至系統外或其它控制單元，以便進行後續其它手勢影像處理。
前述較佳實施例僅舉例說明本發明及其技術特徵，該實施例之技術仍可適當進行各種實質等效修飾及/或替換方式予以實施；因此，本發明之權利範圍須視後附申請專利範圍所界定之範圍為準。
[無元件符號]
第1圖：本發明較佳實施例之採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識方法及其系統在未處理下原始手勢影像組之示意圖。
第2圖：本發明較佳實施例之採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識方法及其系統將原始手勢影像組經奇異值分解處理後，獲得增益手勢影像組之示意圖。
第3圖：本發明較佳實施例之採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識方法及其系統自增益手勢影像組去除深色背景後，獲得類皮膚圖素區塊之示意圖。
第4圖：本發明較佳實施例之採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識方法及其系統自類皮膚圖素區塊去除剩餘背景後，獲得膚色手勢影像組之示意圖。
第5圖：本發明較佳實施例之採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識方法及其系統於膚色手勢影像組完成進行去除雜訊之示意圖。
[無元件符號]
Claims (10)
- 一種採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識方法，其包含：利用一奇異值分解法分解一原始手勢影像，以獲得一增益手勢影像；自該增益手勢紋影像去除深色背景，以獲得至少一類皮膚圖素區塊；及利用一膚色偵測方法於該類皮膚圖素區塊進行膚色偵測，以去除該類皮膚圖素區塊之剩餘背景，在去除該類皮膚圖素區塊之剩餘背景時，採用該膚色偵測方法去除至少一具類皮膚圖素的背景部分。
- 依申請專利範圍第1項所述之採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識方法，其中在分解該原始手勢影像時，在一RGB色域空間進行奇異值分解，且在該RGB色域空間進行奇異值分解時，在每一色域通道進行奇異值分解。
- 依申請專利範圍第1項所述之採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識方法，其中該深色背景包含黑暗背景。
- 依申請專利範圍第1項所述之採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識方法，其中該膚色偵測方法為色度膚色偵測切割方法。
- 依申請專利範圍第4項所述之採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識方法，其中該色度膚色偵測切割方法採用一YCbCr 模型。
- 一種採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識系統，其包含：一輸入單元，其用以輸入一原始手勢影像；一演算單元，其利用一奇異值分解法分解該原始手勢影像，以獲得一增益手勢影像；該演算單元自該增益手勢紋影像去除深色背景，以獲得至少一類皮膚圖素區塊； 該演算單元於該類皮膚圖素區塊進行膚色偵測，以去除該類皮膚圖素區塊之剩餘背景，在去除該類皮膚圖素區塊之剩餘背景時，採用該膚色偵測方法去除至少一具類皮膚圖素的背景部分；及一輸出單元，其用以輸出一膚色手勢影像。
- 依申請專利範圍第6項所述之採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識系統，其中在分解該原始手勢影像時，在一RGB色域空間進行奇異值分解，且在該RGB色域空間進行奇異值分解時，在每一色域通道進行奇異值分解。
- 依申請專利範圍第6項所述之採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識系統，其中該深色背景包含黑暗背景。
- 依申請專利範圍第6項所述之採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識系統，其中該膚色偵測方法為色度膚色偵測切割方法。
- 依申請專利範圍第9項所述之採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識系統，其中該色度膚色偵測切割方法採用一YCbCr 模型。
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| TW100100022A TWI444907B (zh) | 2011-01-03 | 2011-01-03 | 採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識方法及其系統 |
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| TW100100022A TWI444907B (zh) | 2011-01-03 | 2011-01-03 | 採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識方法及其系統 |
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|---|---|
| TW201229924A TW201229924A (en) | 2012-07-16 |
| TWI444907B true TWI444907B (zh) | 2014-07-11 |
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ID=46934063
Family Applications (1)
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| TW100100022A TWI444907B (zh) | 2011-01-03 | 2011-01-03 | 採用奇異值分解處理複雜背景之手勢影像辨識方法及其系統 |
Country Status (1)
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| TW (1) | TWI444907B (zh) |
Families Citing this family (1)
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|---|---|---|---|---|
| TWI514854B (zh) * | 2013-03-29 | 2015-12-21 | Univ Nat Yunlin Sci & Tech | Establishment of Adjustable Block - based Background Model and Real - time Image Object Detection |
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2011
- 2011-01-03 TW TW100100022A patent/TWI444907B/zh not_active IP Right Cessation
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| TW201229924A (en) | 2012-07-16 |
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