[go: up one dir, main page]

TWI870007B - 手勢判斷方法 - Google Patents

手勢判斷方法 Download PDF

Info

Publication number
TWI870007B
TWI870007B TW112133715A TW112133715A TWI870007B TW I870007 B TWI870007 B TW I870007B TW 112133715 A TW112133715 A TW 112133715A TW 112133715 A TW112133715 A TW 112133715A TW I870007 B TWI870007 B TW I870007B
Authority
TW
Taiwan
Prior art keywords
palm
knuckle
gesture recognition
recognition unit
gesture
Prior art date
Application number
TW112133715A
Other languages
English (en)
Other versions
TW202511907A (zh
Inventor
邢維德
潘家男
陳冠宇
Original Assignee
仁寶電腦工業股份有限公司
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 仁寶電腦工業股份有限公司 filed Critical 仁寶電腦工業股份有限公司
Priority to TW112133715A priority Critical patent/TWI870007B/zh
Priority to US18/380,128 priority patent/US20250078573A1/en
Application granted granted Critical
Publication of TWI870007B publication Critical patent/TWI870007B/zh
Publication of TW202511907A publication Critical patent/TW202511907A/zh

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/20Movements or behaviour, e.g. gesture recognition
    • G06V40/28Recognition of hand or arm movements, e.g. recognition of deaf sign language
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00Input 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
    • G06F3/01Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/017Gesture based interaction, e.g. based on a set of recognized hand gestures
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/20Analysis of motion
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/70Determining position or orientation of objects or cameras
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/107Static hand or arm
    • G06V40/113Recognition of static hand signs
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30196Human being; Person

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • User Interface Of Digital Computer (AREA)

Abstract

本案為一種手勢判斷方法,包含:(S1)影像擷取單元擷取當下的影像;(S2)手勢辨識單元判斷影像是否包含手部影像;(S3)當步驟(S2)的判斷結果為是時,手勢辨識單元判斷手部影像是否為有效手勢;(S4)當步驟(S3)的判斷結果為是時,手勢辨識單元紀錄手掌的複數個手指所對應的複數個位置及其複數個座標資訊;(S5)手勢辨識單元依據手部影像取得手掌朝向;(S6)手勢辨識單元依據手部影像計算手掌寬度,並依據手掌寬度計算動態位移量閾值;(S7)手勢辨識單元依據手掌寬度、動態位移量閾值及判斷條件判斷是否啟動動作命令;(S8)當步驟(S7)的判斷結果為是時,啟動動作命令。

Description

手勢判斷方法
本案屬於一種手勢判斷領域,尤指一種手勢判斷方法。
行動裝置通常都是透過手觸控螢幕或是以聲控方式進行操控,除了前述二種方式之外,也越來越多功能是透過手勢移動操控行動裝置的方式來操控行動裝置,讓使用者更方便使用。
傳統行動裝置會採用固定的手勢位移閾值來判斷手勢,然而手勢的偏移量會受到使用者與行動裝置之相機的距離不同而產生變化,因此對於不同距離的使用者而言,相同的手勢可能會得到不同的偏移量而無法對應到手勢位移閾值,導致傳統行動裝置對於手勢識別不準確。再者,傳統行動裝置可能會產生手勢誤判的結果,例如當使用者向右滑動手掌後,手掌在回到初始位置的過程後卻有了向左的偏移,導致傳統行動裝置誤判為用戶執行了向左滑動的手勢。更甚者,當使用者的手掌移出傳統行動裝置的相機視野範圍後,傳統行動裝置便不再處理之前手勢的軌跡信息,也就是忽略先前手掌移動的軌跡,這可能會造成使用者的手勢被忽略掉,導致無法正確操控行動裝置。
因此,如何發展一種手勢判斷方法,實為本領域急需面對的課題。
本案之目的在於提供一種手勢判斷方法,俾解決傳統行動裝置存在手勢識別不准確、手勢誤判及因手掌移出傳統行動裝置的相機視野範圍所導致無法正確操控行動裝置等缺失。
為達上述目的,本案之一實施例為一種手勢判斷方法,適於行動裝置,行動裝置包含影像擷取單元、手勢辨識單元及儲存單元,手勢判斷方法包含:(S1)影像擷取單元擷取當下視野範圍內的影像幀;(S2)手勢辨識單元判斷影像幀是否包含手掌的手部影像;(S3)當步驟(S2)的判斷結果為是時,由手勢辨識單元判斷手部影像是否為有效手勢;(S4)當步驟(S3)的判斷結果為是時,手勢辨識單元將當下手部影像所呈現的手掌的複數個手指所對應的複數個位置及其複數個座標資訊紀錄在手指列表裡,並儲存於儲存單元內;(S5)手勢辨識單元依據手部影像取得手掌朝向;(S6)手勢辨識單元依據手部影像計算手掌寬度,並依據手掌寬度計算動態位移量閾值;(S7)手勢辨識單元依據動態位移量閾值並配合判斷條件判斷是否啟動動作命令,並於判斷結果為否時,重新執行步驟(S1);(S8)當步驟(S7)的判斷結果為是時,啟動動作命令,並重新執行該步驟(S1),當步驟(S7)的判斷結果為否時,重新執行步驟(S1);以及(S9)當步驟(S2)的判斷結果為否或步驟(S3)的判斷結果為否時,確認手指列表內關於座標資訊的紀錄是否為空,並當判斷結果為是時重新執行步驟(S1),而當判斷結果為否時執行步驟(S7)。
體現本案特徵與優點的一些典型實施例將在後段的說明中詳細敘述。應理解的是本案能夠在不同的態樣上具有各種的變化,其皆不脫離本案的範圍,且其中的說明及圖式在本質上係當作說明之用,而非用於限制本案。
請參閱第1圖及第2圖,其中第1圖為本案較佳實施例之手勢判斷方法的步驟流程圖,第2圖為第1圖所示之手勢判斷方法所應用的行動裝置的結構示意圖。如第1圖及第2圖所示,本案的手勢判斷方法可應用於第2圖所示之行動裝置1中,其中行動裝置1可為但不限於手機或平板等,行動裝置1包含影像擷取單元2、手勢辨識單元3及儲存單元4。影像擷取單元2可為但不限於相機,用以擷取當下視野範圍內的至少一影像幀。手勢辨識單元3與影像擷取單元2相通信,用以對影像擷取單元2所擷取的每一影像幀進行使用者的手掌的手部影像辨識。於一些實施例中,手勢辨識單元3使用 Mediapipe 庫取得手掌的各個手指的位置座標。儲存單元4可為但不限於記憶體,用以與手勢辨識單元3相通信,並提供資料儲存的功能。
本案的手勢判斷方法包含步驟如下。
步驟S1,影像擷取單元2擷取當下視野範圍內的影像幀。
步驟S2,手勢辨識單元3判斷影像擷取單元2所擷取的影像幀是否包含手掌的手部影像。
步驟S3,當步驟S2的判斷結果為是時,手勢辨識單元3判斷手部影像是否為有效手勢。
步驟S4,當步驟S3的判斷結果為是時,手勢辨識單3將當下手部影像所呈現的手掌的複數個手指所對應的複數個位置及其複數個座標資訊和時間資訊紀錄在手指列表裡,並將手指列表儲存於儲存單元4內。於一些實施例中,每一座標資訊可包含X軸座標、Y軸座標及Z軸座標資訊的三維座標,時間資訊可為時間戳記。
步驟S5,手勢辨識單元3依據手部影像取得手掌朝向。
步驟S6,手勢辨識單元3依據手部影像計算手掌寬度,並依據手掌寬度計算動態位移量閾值。由於使用者與行動裝置1的影像擷取單元2之間的距離並不固定,且不同使用者的手掌大小也不盡相同,因此藉由步驟S6,即可依據使用者與行動裝置1的影像影像擷取單元2之間的距離(距離越遠,則手掌寬度越小;反之,距離越近,則手掌寬度越大)及手掌大小來動態計算合適的動態位移量閾值。於一些實施例中,手掌寬度越大,動態位移量閾值越大。反之,手掌寬度越小,動態位移量閾值越小。
步驟S7,手勢辨識單元3依據手掌朝向、動態位移量閾值並配合判斷條件判斷是否啟動動作命令,並於判斷結果為否時,重新執行步驟S1。於一些實施例中,當動作命令啟動時,可使行動裝置1內的應用程式運行。
步驟S8,當步驟S7的判斷結果為是時,啟動動作命令。
步驟S9,當步驟S2的判斷結果為否或步驟S3的判斷結果為否時,確認手指列表內關於座標資訊的紀錄是否為空,並當判斷結果為是時重新執行步驟S1,當判斷結果為否時執行步驟S7。
由上可知,由於本案之手勢判斷方法會判斷手部的手掌朝向,且根據手掌的手掌寬度計算動態位移量閾值,進而依據手掌朝向、動態位移量閾值並配合判斷條件判斷是否啟動動作命令,如此一來,可使行動裝置對於手勢識別較為准確。
請參閱第3圖,其係為第2圖所示之取得手掌的各個手指的位置座標的示意圖。於一些實施例中,手勢辨識單元3可辨識出手掌的大拇指F1、食指F2、中指F3、無名指F4、小拇指F5及腕部端點F6,且將大拇指F1區分為複數個位置,大拇指的複數數個位置由上到下包含第一指尖Fa、第一指節Fb、第二指節Fc及第三指節Fd,將食指F2區分為複數個位置,食指的複數個位置由上到下包含第二指尖Fe、第四指節Ff、第五指節Fg及第六指節Fh,將中指F3區分為複數個位置,中指F3的複數個位置由上到下包含第三指尖Fi、第七指節Fj、第八指節Fk及第九指節Fl,將無名指F4區分為複數個位置,無名指F4的複數個位置由上到下包含第四指尖Fm、第十指節Fn、第十一指節Fo及第十二指節Fp,將小拇指F5區分為複數個位置,小拇指F5的複數個位置由上到下包含第五指尖Fq、第十三指節Fr、第十四指節Fs及第十五指節Ft。
於一些實施例中,在步驟S3中,手勢辨識單元3判斷第五指節Fg的彎曲角度是否小於預設閾值,及判斷第八指節Fk的彎曲角度是否小於預設閾值,當第五指節Fg的彎曲角度小於預設閾值且第八指節Fk的彎曲角度小於預設閾值時,手勢辨識單元3便判斷手部影像為有效手勢。反之,當第五指節Fg的彎曲角度等於或大於預設閾值且第八指節Fk的彎曲角度等於或大於預設閾值時,即代表手掌的食指跟中指過度彎曲,故手勢辨識單元3便判斷手部影像非為有效手勢。
於一些實施例中,在步驟S5中,手勢辨識單元3依據食指F2與中指F3的相對位置來判斷手掌朝向。
由於手掌朝向可能為傾斜而非正的朝上、朝下、朝左或朝右,故於一些實施例中,在步驟S5中,手勢辨識單元3從食指F2的第二指尖Fe、第四指節Ff、第五指節Fg及第六指節Fh中選擇其中之一當作第一選擇點,且手勢辨識單元3從中指F3的第三指尖Fi、第七指節Fj、第八指節Fk及第九指節Fl中選擇其中之一當作第二選擇點,第一選擇點在食指F2上的位置對應第二選擇點在中指F3上的位置,例如第一選擇點為第二指尖Fe,則第二選擇點對應為第三指尖Fi,且手勢辨識單元3將第一選擇點所對應的座標資訊中的X軸座標與第二選擇點所對應的座標資訊中的X軸座標相減,以得到X軸座標偏差值,手勢辨識單元3亦將第一選擇點所對應的座標資訊中的Y軸座標與第二選擇點所對應的座標資訊中的Y軸座標相減,以得到Y軸座標偏差值,並依據X軸座標偏差值與Y軸座標偏差值判斷手掌朝向。
於一些實施例中,在步驟S5中,當X軸座標偏差值為正值,且X軸座標偏差值的絕對值大於Y軸座標偏差值的絕對值時,手勢辨識單元3便判斷手掌朝向為朝上。當X軸座標偏差值為負值,且X軸座標偏差值的絕對值大於Y軸座標偏差值的絕對值時,手勢辨識單元3便判斷手掌朝向為朝下。當Y軸座標偏差值為正值,且Y軸座標偏差值的絕對值大於X軸座標偏差值的絕對值時,手勢辨識單元3便判斷手掌朝向為朝左,當Y軸座標偏差值為負值,且Y軸座標偏差值的絕對值大於X軸座標偏差值的絕對值時,手勢辨識單元3便判斷手掌朝向為朝右。
請參閱第4圖,其係為第1圖所示之步驟S6的子步驟的步驟流程圖。於一些實施例中,步驟S6更包含子步驟如下。
步驟S60,手勢辨識單元3利用食指F2的第六指節Fh所對應的座標資訊中至小拇指F5的第十五指節Ft的所對應的座標資訊,計算出兩者間的距離以得到手掌寬度。
步驟S61,手勢辨識單元3利用手掌寬度與預設可調倍數兩者的乘積計算動態位移量閾值,其中預設可調倍數並非為固定值,可依實際需求來調整。
請參閱第5圖,其係為第1圖所示之步驟S7中的判斷條件的步驟流程圖。於一些實施例中,步驟S7中的判斷條件包含步驟如下。
步驟S70,手勢辨識單元3比較手指列表中最後一次與倒數第二次所記錄的複數個座標資訊中相對應的座標資訊兩者的差異,以判斷手掌朝向與手掌的移動方向是否相同。在步驟S70中,是利用手指列表中最後一次所記錄的複數個座標資訊的其中之一座標資訊與手指列表中倒數第二次所記錄的複數個座標資訊中相對應的座標資訊兩者的差異,來推算手掌的移動方向。
步驟S71,當步驟S70的判斷結果為是時,將反轉變數(ReverseFlag)設定為假(Set ReverseFlag=False),並記錄於儲存單元4內。
步驟S72,手勢辨識單元3依據當下所拍的影像幀判斷手掌是否仍在影像擷取單元2的視野範圍內。
步驟S73,當步驟S72的判斷結果為是時,手勢辨識單元3利用手指列表中最後N次所記錄的複數個座標資訊以及時間資訊所得到時間差,計算手掌移動的位移速度,其中N為大於2的整數。
步驟S74,判斷手掌的位移速度是否大於速度閾值,並當判斷結果為是時,代表手勢動作未完成,因此重新執行步驟S1。
於一些實施例中,步驟(S7)中的判斷條件更包含步驟如下。
步驟S75,當步驟S72的判斷結果為否(即手掌離開影像擷取單元2的範圍)或步驟S74的判斷結果為否(即手掌位移速度小於速度閾值)時,由手指列表中第一次及最後一次所記錄的複數個座標資訊計算手掌移動的單向總位移量。於一些實施例中,可由手指列表中第一次及最後一次所記錄的複數個座標資訊中特定維度的座標,例如X軸座標或Y軸座標,來計算手掌移動的單向總位移量。
步驟S76,將儲存單元4所儲存的手指列表內的資訊清空。在步驟S76中,手指列表內任一次所記錄的複數個座標資訊將都被清空。
步驟S77,判斷單向總位移量是否大於動態位移量閾值,當判斷結果為是時,執行步驟S8,當判斷結果為否時,重新執行步驟S1。
於一些實施例中,步驟(S7)中的判斷條件更包含步驟如下。
步驟S78,判斷反轉變數設定是否為真。
步驟S79,當步驟S78判斷結果為否時,將反轉變數設定為真(Set ReverseFlag=True),並執行步驟S75。
步驟S80,當步驟S78判斷結果為是時,將儲存單元4所儲存的手指列表內的資訊清空,並重新執行步驟S1。
由上述步驟S7中的判斷條件的步驟流程可得知,執行步驟S8的情況有三種,分別如下所述。第一種情況為使用者的手掌在移動過程中出現停頓,但先前手掌的位移速度大於速度閾值,且單向總位移量也大於動態位移量閾值。第二種情況為使用者的手掌超出影像擷取單元2的視野範圍,但先前手掌的位移速度大於速度閾值,且單向總位移量也大於動態位移量閾值。第三種情況為使用者的手掌開始由正向移動轉變為反向移動,且單向總位移量也大於動態位移量閾值。
綜上所述,本案提供一種手勢判斷方法及行動裝置,手勢判斷方法會判斷手掌朝向,且根據手掌寬度計算動態位移量閾值,進而依據手掌朝向、動態位移量閾值並配合判斷條件判斷是否啟動動作命令,如此一來,可使行動裝置對於手勢識別較為准確。此外,本案的手勢判斷方法並非是以固定的手勢位移閾值來判斷使用者是否完成一個動作,而是還考慮了手掌朝向與手掌的移動方向是否相同以及手掌的位移速度是否大於速度閾值,因此不易有誤判手勢的結果。更甚者,當使用者的手掌移出行動裝置的影像擷取單元2的視野範圍後,本案的手勢判斷方法仍會根據先前手掌的位移速度及單向總位移量來判斷使用者是否完成手勢動作,故可避免使者用的手勢被忽略掉,如此一來,使用者可正確操控行動裝置。
1:行動裝置
2:影像擷取單元
3:手勢辨識單元
4:儲存單元
S1~S9:手勢判斷方法的步驟
F1:大拇指
F2:食指
F3:中指
F4:無名指
F5:小拇指
Fa:第一指尖
Fb:第一指節
Fc:第二指節
Fd:第三指節
Fe:第二指尖
Ff:第四指節
Fg:第五指節
Fh:第六指節
Fi:第三指尖
Fj:第七指節
Fk:第八指節
Fl:第九指節
Fm:第四指尖
Fn:第十指節
Fo:第十一指節
Fp:第十二指節
Fq:第五指尖
Fr:第十三指節
Fs:第十四指節
Ft:第十五指節
F6:腕部端點
S60~S61:步驟S6的子步驟
S70~S80:判斷條件的步驟
第1圖為本案較佳實施例之手勢判斷方法的步驟流程圖;
第2圖為第1圖所示之手勢判斷方法所應用的行動裝置的結構示意圖;
第3圖為第2圖所示之取得手掌的各個手指的位置座標的示意圖;
第4圖為第1圖所示之步驟S6的子步驟的步驟流程圖;
第5圖為第1圖所示之步驟S7中的判斷條件的步驟流程圖。
S1~S9:手勢判斷方法的步驟

Claims (10)

  1. 一種手勢判斷方法,適於一行動裝置,該行動裝置包含一影像擷取單元、一手勢辨識單元及一儲存單元,該手勢判斷方法包含:(S1)該影像擷取單元擷取當下視野範圍內的一影像幀;(S2)該手勢辨識單元判斷該影像幀是否包含一手掌的一手部影像;(S3)當該步驟(S2)的判斷結果為是時,該手勢辨識單元判斷該手部影像是否為有效手勢;(S4)當該步驟(S3)的判斷結果為是時,該手勢辨識單元將當下該手部影像所呈現的該手掌的複數個手指所對應的複數個位置及其複數個座標資訊紀錄在一手指列表裡,並儲存於該儲存單元內;(S5)該手勢辨識單元依據該手部影像取得一手掌朝向;(S6)該手勢辨識單元依據該手部影像所呈現的該手掌的複數個手指所對應的複數個位置及其複數個座標資訊計算一手掌寬度,並依據該手掌寬度計算一動態位移量閾值;(S7)該手勢辨識單元依據該動態位移量閾值並配合一判斷條件判斷是否啟動一動作命令,並於判斷結果為否時,重新執行該步驟(S1);(S8)當該步驟(S7)的判斷結果為是時,啟動該動作命令,並重新執行該步驟(S1),當該步驟(S7)的判斷結果為否時,重新執行該步驟(S1);以及(S9)當該步驟(S2)的判斷結果為否或該步驟(S3)的判斷結果為否時,確認該手指列表內關於該座標資訊的紀錄是否為空,並當判斷結果為是時重新執行該步驟(S1),而當判斷結果為否時執行該步驟(S7)。
  2. 如請求項1所述的手勢判斷方法,其中該手勢辨識單元辨識出該複數個手指包含一大拇指、一食指、一中指、一無名指、一小拇指及一腕部端點,且該大拇指的該複數個位置由上到下包含一第一指尖、一第一指節、一第二指節及一第三指節,該食指的該複數個位置由上到下包含一第二指尖、一第四指節及一第五指節及一第六指節,該中指的該複數個位置由上到下包含一第三指尖、一第七指節、一第八指節及一第九指節,該無名指的該複數個位置由上到下包含一第四指尖、一第十指節、一第十一指節及一第十二指節,該小拇指的該複數個位置由上到下包含一第五指尖、一第十三指節、一第十四指節及一第十五指節。
  3. 如請求項2所述的手勢判斷方法,其中在該步驟(S3)中,該手勢辨識單元判斷該第五指節的彎曲角度是否小於一預設閾值,及判斷該第八指節的彎曲角度是否小於該預設閾值,當該第五指節的彎曲角度小於該預設閥值且該第八指節的彎曲角度小於該預設閾值時,該手勢辨識單元判斷該手部影像為有效手勢,當該第五指節的彎曲角度等於或大於該預設閾值且該第八指節的彎曲角度等於或大於該預設閾值時,該手勢辨識單元判斷該手部影像為非有效手勢。
  4. 如請求項2所述的手勢判斷方法,其中在該步驟(S5)中,該手勢辨識單元依據該食指與該中指的相對位置來判斷該手掌朝向。
  5. 如請求項4所述的手勢判斷方法,其中在該步驟(S5)中,該手勢辨識單元從該食指的該第二指尖、該第四指節、該第五指節及該第六指節中選擇其中之一當作一第一選擇點,且該手勢辨識單元從該中指的該第三指尖、該第七指節、該第八指節及該第九指節中選擇其中之一當作一第二選擇 點,該第一選擇點在該食指上的位置對應該第二選擇點在該中指上的位置,且該手勢辨識單元將該第一選擇點所對應的該座標資訊中的X軸座標與該第二選擇點所對應的該座標資訊中的X軸座標相減,以得到一X軸座標偏差值,該手勢辨識單元將該第一選擇點所對應的該座標資訊中的Y軸座標與該第二選擇點所對應的該座標資訊中的Y軸座標相減,以得到一Y軸座標偏差值,並依據該X軸座標偏差值與該Y軸座標偏差值判斷該手掌朝向。
  6. 如請求項5所述的手勢判斷方法,其中在該步驟(S5)中,當該X軸座標偏差值為正值,且該X軸座標偏差值的絕對值大於該Y軸座標偏差值的絕對值時,該手勢辨識單元判斷該手掌朝向為朝上,當該X軸座標偏差值為負值,且該X軸座標偏差值的絕對值大於該Y軸座標偏差值的絕對值時,該手勢辨識單元判斷該手掌朝向為朝下,當該Y軸座標偏差值為正值,且該Y軸座標偏差值的絕對值大於該X軸座標偏差值的絕對值時,該手勢辨識單元判斷該手掌朝向為朝左,當該Y軸座標偏差值為負值,且該Y軸座標偏差值的絕對值大於該X軸座標偏差值的絕對值時,該手勢辨識單元判斷該手掌朝向為朝右。
  7. 如請求項5所述的手勢判斷方法,其中在該步驟(S6)中,更包含子步驟如下:(S60)該手勢辨識單元利用該食指的該第六指節所對應的該座標資訊至該小拇指的該第十五指節的所對應的該座標資訊兩者間的距離計算出該手掌寬度;以及(S61)該手勢辨識單元利用該手掌寬度與一預設可調倍數的乘積計算該動態位移量閾值。
  8. 如請求項1所述的手勢判斷方法,其中該步驟(S7)中的判斷條件包含下列步驟:(S70)該手勢辨識單元比較該手指列表中最後一次與倒數第二次所記錄的該複數個座標資訊中相對應的該座標資訊兩者的差異,以判斷該手掌朝向與該手掌的一移動方向是否相同;(S71)當該步驟(S70)的判斷結果為是時,將一反轉變數設定為假,並記錄於該儲存單元內;(S72)該手勢辨識單元依據當下所拍的該影像幀判斷該手掌是否仍在該影像擷取單元的視野範圍內;(S73)當該步驟(S72)的判斷結果為是時,該手勢辨識單元利用該手指列表中最後N次所記錄的該複數個座標資訊計算該手掌移動的一位移速度,其中N為大於2的整數,且N對應於該影像擷取單元所能擷取的每秒幀數;以及(S74)判斷該手掌的該位移速度是否大於一速度閾值,並當判斷結果為是時,重新執行該步驟(S1)。
  9. 如請求項8所述的手勢判斷方法,其中該步驟(S7)中的判斷條件包含下列步驟:(S75)當該步驟(S72)的判斷結果為否或該步驟(S74)的判斷結果為否時,由該手指列表中每一次所記錄的該複數個座標資訊計算該手掌移動的一單向總位移量;(S76)將該儲存單元所儲存的該手指列表內的資訊清空;以及 (S77)判斷該單向總位移量是否大於該動態位移量閾值,當判斷結果為是時,執行該步驟(S8)而啟動動作命令,當判斷結果為否時,重新執行該步驟(S1)。
  10. 如請求項9所述的手勢判斷方法,其中該步驟(S7)中的判斷條件包含下列步驟:(S78)判斷該反轉變數設定是否為真;(S79)當該步驟(S78)判斷結果為否時,將該反轉變數設定為真,並執行該步驟(S75);以及(S80)當該步驟(S78)判斷結果為是時,將該儲存單元所儲存的該手指列表內的資訊清空,並重新執行該步驟(S1)。
TW112133715A 2023-09-05 2023-09-05 手勢判斷方法 TWI870007B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TW112133715A TWI870007B (zh) 2023-09-05 2023-09-05 手勢判斷方法
US18/380,128 US20250078573A1 (en) 2023-09-05 2023-10-13 Gesture recognition method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TW112133715A TWI870007B (zh) 2023-09-05 2023-09-05 手勢判斷方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
TWI870007B true TWI870007B (zh) 2025-01-11
TW202511907A TW202511907A (zh) 2025-03-16

Family

ID=94773265

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TW112133715A TWI870007B (zh) 2023-09-05 2023-09-05 手勢判斷方法

Country Status (2)

Country Link
US (1) US20250078573A1 (zh)
TW (1) TWI870007B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN120395922B (zh) * 2025-07-04 2025-08-29 道氪云(上海)科技有限公司 一种仿生机械手的手势识别控制方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050271279A1 (en) * 2004-05-14 2005-12-08 Honda Motor Co., Ltd. Sign based human-machine interaction
TW201120681A (en) * 2009-12-10 2011-06-16 Tatung Co Method and system for operating electric apparatus
TW201342138A (zh) * 2012-04-03 2013-10-16 Wistron Corp 手勢感測裝置及具有手勢輸入功能的電子系統
CN110333772A (zh) * 2018-03-31 2019-10-15 广州卓腾科技有限公司 一种控制对象移动的手势控制方法

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5569062B2 (ja) * 2010-03-15 2014-08-13 オムロン株式会社 ジェスチャ認識装置、ジェスチャ認識装置の制御方法、および、制御プログラム
CN103926999B (zh) * 2013-01-16 2017-03-01 株式会社理光 手掌开合手势识别方法和装置、人机交互方法和设备
US9223955B2 (en) * 2014-01-30 2015-12-29 Microsoft Corporation User-authentication gestures
US9785247B1 (en) * 2014-05-14 2017-10-10 Leap Motion, Inc. Systems and methods of tracking moving hands and recognizing gestural interactions
US11714880B1 (en) * 2016-02-17 2023-08-01 Ultrahaptics IP Two Limited Hand pose estimation for machine learning based gesture recognition
WO2018157286A1 (zh) * 2017-02-28 2018-09-07 深圳市大疆创新科技有限公司 一种识别方法、设备以及可移动平台
US11182909B2 (en) * 2019-12-10 2021-11-23 Google Llc Scalable real-time hand tracking
US11768544B2 (en) * 2022-02-01 2023-09-26 Microsoft Technology Licensing, Llc Gesture recognition based on likelihood of interaction

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050271279A1 (en) * 2004-05-14 2005-12-08 Honda Motor Co., Ltd. Sign based human-machine interaction
TW201120681A (en) * 2009-12-10 2011-06-16 Tatung Co Method and system for operating electric apparatus
TW201342138A (zh) * 2012-04-03 2013-10-16 Wistron Corp 手勢感測裝置及具有手勢輸入功能的電子系統
CN110333772A (zh) * 2018-03-31 2019-10-15 广州卓腾科技有限公司 一种控制对象移动的手势控制方法

Also Published As

Publication number Publication date
US20250078573A1 (en) 2025-03-06
TW202511907A (zh) 2025-03-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5665140B2 (ja) 入力装置、入力方法、及びプログラム
CN108900767B (zh) 相机装置及其控制方法
TWI514248B (zh) 防止誤觸發邊緣滑動手勢之方法及手勢觸發方法
CN110102044B (zh) 基于智能手环的游戏控制方法、智能手环及存储介质
US8786547B2 (en) Effects of gravity on gestures
US20110267258A1 (en) Image based motion gesture recognition method and system thereof
JP6711817B2 (ja) 情報処理装置、その制御方法、プログラム、及び記憶媒体
WO2018040906A1 (zh) 一种云台控制方法和装置、计算机存储介质
KR101760159B1 (ko) 제스처 입력을 검출하기 위한 방법 및 장치
TWI870007B (zh) 手勢判斷方法
CN115565241A (zh) 手势识别对象确定方法及装置
WO2023273372A1 (zh) 手势识别对象确定方法及装置
CN114374791A (zh) 一种基于手势识别的摄像头调节方法和系统
CN106598425A (zh) 智能移动终端拍照方法
EP2899623A2 (en) Information processing apparatus, information processing method, and program
KR102070598B1 (ko) 카메라 장치 및 그의 제어 방법
CN106462342A (zh) 指纹导航方法及指纹导航信号产生的装置
CN106462336A (zh) 一种移动屏幕界面的方法及终端
WO2019148904A1 (zh) 一种放缩智能眼镜屏幕的方法与智能眼镜
TWI609314B (zh) 介面操作控制系統及其方法
CN119576109A (zh) 手势判断方法
US10114469B2 (en) Input method touch device using the input method, gesture detecting device, computer-readable recording medium, and computer program product
US10488923B1 (en) Gaze detection, identification and control method
TW201544993A (zh) 手勢控制之方法、手勢控制模組及其具有手勢控制模組之穿戴式裝置
JP5565886B2 (ja) 入力装置、入力方法、及びプログラム