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基于视觉的手势识别专利技术综述摘要:基于视觉的手势识别系统能够使操作者徒手以更加自然的方式进行人机交互无需设备费用且操作方便是手势识别未来的发展趋势。本文从专利的角度出发分析了该项技术专利申请的年代、地域分布情况以及技术发展路线。关键词:视觉手势;识别;交互;专利一、引言人机交互是手势识别成功应用的一个重要领域其在对机器人的控制、汽车驾驶、操纵图形对象等场景中都有丰富的应用。最初的手势识别主要是利用机器设备的直接检测来获取人手与各个关节的空间信息其典型代表设备如数据手套等。外部设备的介入虽使得手势识别的准确度和稳定性得以提高但却掩盖了手势自然的表达方式为此基于视觉的手势识别方式应运而生。基于视觉的手势识别系统相比于穿戴设备手势识别系统其能够使操作者徒手以更加自然的方式进行人机交互这种方法不但不需要花费高昂的设备费用而且在操作时也更加方便是手势识别未来的发展趋势。二、专利技术发展状况分析(一)专利申请量趋势及地域分布如图1所示早在20世纪90年代就出现了视觉手势识别的专利申请而中国国内最早的关于视觉手势识别的专利申请则出现于2000年。总体看来国内外关于视觉手势识别的专利申请数量大致呈现增长趋势:在1997-2007年期间全球专利申请量呈现较平稳的状态其中在2003-2006年期间有所下降其原因可能是受到手势采集设备和计算机视觉发展的限制;自2008年之后进入迅猛增长期在2016年专利申请量达到545件(注:由于专利公开需要18个月的时间2017-2018年期间提出的部分专利申请尚未公布因此虽然检索到的2017-2018年期间的专利申请数量相较于2016年有所减少但不能说明专利申请数量在下降);与此同时中国的专利申请数量与全球趋势大致相同在2000-2009年处于较平稳的状态自2010年之后进入迅猛增长期在2016年专利申请量达到315件。从图1的发展趋势看来基于视觉的手势识别在未来几年仍然会处于快速發展期。图2为全球范围内视觉手势识别的专利申请量地域分布情况从图中可以看出专利申请量较多的国家为中国、美国、日本和韩国。结合图1和2可以看出虽然中国在视觉手势识别方面的发展较晚但发展迅速一方面是因为中国经济的迅速发展国内各企业和研发机构的科研力度加大专利申请的数量也随之大幅上升;另一方面则是因为国内各企业和研发机构的专利意识加强积极申请专利以保护各种新技术。(二)专利技术发展路线基于视觉的手势识别技术的发展是一个从二维到三维的过程。早期的手势识别是基于二维彩色图像的识别技术就是指通过普通摄像头拍出场景后得到二维的静态图像然后再通过计算机图形算法进行图像中内容的识别。随着摄像头和传感器技术的发展可以捕捉到手势的深度信息三维的手势识别技术就可以识别各种手型、手势和动作。随着这个发展脉络基于视觉的手势识别的关键技术也发生了变化如图3所示。二维手型识别也称静态二维手势识别只能识别出几个静态的手势动作比如握拳或者五指张开。这种技术只能识别手势的状态而不能感知手势的持续变化采用的是模板匹配技术基于徒手表观特征(例如肤色)对图像进行手势分割利用通过计算机视觉算法分析图像和预设的图像模型进行比对从而理解手势的含义。因此二维手型识别技术只可以识别预设好的状态拓展性差、控制感较弱用户只能实现最基础的人机交互功能。二维手势识别仍停留在二维的层面上比起二维手型识别不仅可以识别手型还可以识别一些简单的二维手势动作比如对着摄像头挥挥手等。二维手势识别拥有了动态的特征可追踪手势的运动进而识别将手势和手部运动结合在一起的复杂动作。这种技术在硬件要求上和二维手型识别并无区别但得益于更加先进的计算机视觉算法基于手部的运动信息进行手势分割可以获得更加丰富的人机交互内容。三维手势识别相较于二维手势识别其增加了一个Z轴的信息可识别各种手型、手势和动作。这种包含一定深度信息的手势识别需要特别的硬件来实现常见的有通过传感器和光学摄像头来完成。发展至今主要有