專利名稱：姿勢辨識方法與系統(tǒng),及其計算機程序產(chǎn)品的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明是有關(guān)于一種姿勢辨識方法與系統(tǒng)，且特別有關(guān)于一種可以動態(tài)產(chǎn)生復合 式背景模型，且自動將背景影像由影像中去除以取得對象影像并辨識相應姿勢的方法與系 統(tǒng)。
背景技術(shù)：
隨著電子裝置，如計算機與影像擷取裝置的普及，越來越多的應用與技術(shù)也相競 開發(fā)來使得操作這些裝置變得更佳便利。在一些技術(shù)中，使用者可以透過手勢來對于計算機進行相關(guān)控制。一般來說，手 勢辨識技術(shù)可分為兩類，第一類為使用者手上需要穿戴標記點或手套等輔助手勢辨識的配 件，另一類則為使用者無須穿戴輔助配件的徒手手勢辨識方式。從方便使用者的角度而言， 較直覺的方式為徒手手勢辨識。然而，在徒手手勢辨識中，若取得的影像包含了前景與背 景，則需要大量的系統(tǒng)資源來進行手勢辨識，且難以達成令人滿意的辨識效果。因此，為了提升徒手手勢辨識的效能，已知技術(shù)都必須利用事先建立的背景模型， 或是利用移動主體偵測的方式，來取出手部影像，以進行后續(xù)的手勢辨識。然而，一旦背景 變化時，手勢辨識的準確度將會受到影響。另外，在利用移動主體偵測的方式中，若手部靜 止不動時，則無法進行手勢辨識。

發(fā)明內(nèi)容
有鑒于此，本發(fā)明提供姿勢辨識方法及系統(tǒng)及其計算機程序產(chǎn)品。本發(fā)明實施例的一種姿勢辨識方法。首先，提供多個姿勢樣板。其中，每一姿勢樣 板定義一第一姿勢特征與第一姿勢特征相應的一特定姿勢。之后，取得多個影像，且依據(jù)影 像產(chǎn)生一復合式背景模型。依據(jù)復合式背景模型得到具有一對象的至少一對象影像，其中 對象具有多個邊緣。將該多個邊緣中相鄰的每二邊緣形成的夾角進行統(tǒng)計，從而得到相應 對象影像的一第二姿勢特征。將對象影像的第二姿勢特征與每一姿勢樣板的第一姿勢特 征進行比對。當?shù)诙藙萏卣鹘频谝蛔藙萏卣鲿r，從而得到相應第一姿勢特征的特定姿 勢。本發(fā)明實施例的一種姿勢辨識系統(tǒng)包括一儲存單元與一處理單元。儲存單元包括 多個影像與多個姿勢樣板。其中，每一姿勢樣板定義一第一姿勢特征與第一姿勢特征相應 的一特定姿勢。處理單元依據(jù)影像產(chǎn)生一復合式背景模型，且依據(jù)復合式背景模型得到具 有一對象的至少一對象影像，其中對象具有多個邊緣。處理單元將該多個邊緣中相鄰的每 二邊緣形成的夾角進行統(tǒng)計，從而得到相應對象影像的一第二姿勢特征。處理單元將對象 影像的第二姿勢特征與每一姿勢樣板的第一姿勢特征進行比對。當?shù)诙藙萏卣鹘频谝?姿勢特征時，從而得到相應第一姿勢特征的特定姿勢。本發(fā)明上述方法可以透過程序代碼方式存在。當程序代碼被計算機加載且執(zhí)行 時，計算機變成用以實行本發(fā)明的裝置。
本發(fā)明實施例的一種計算機程序產(chǎn)品，用以被一計算機加載且執(zhí)行一姿勢辨識方 法，其中，該機器具有多個影像與多個姿勢樣板，每一該姿勢樣板定義一第一姿勢特征與該 第一姿勢特征相應的一特定姿勢，該計算機程序產(chǎn)品包括一第一程序代碼，用以依據(jù)該多 個影像產(chǎn)生一復合式背景模型；一第二程序代碼，用以依據(jù)該復合式背景模型得到具有一 對象的至少一對象影像，其中該對象具有多個邊緣；一第三程序代碼，用以將該多個邊緣中 相鄰的每二邊緣形成的夾角進行統(tǒng)計，從而得到相應該對象影像的一第二姿勢特征；一第 四程序代碼，用以將該對象影像的該第二姿勢特征與每一姿勢樣板的該第一姿勢特征進行 比對；以及一第五程序代碼，用以當該第二姿勢特征近似該第一姿勢特征時，從而得到相應 該第一姿勢特征的該特定姿勢。透過本發(fā)明的姿勢辨識方法與系統(tǒng)，可以在無須事先建立背景模型的情況下動態(tài) 產(chǎn)生復合式背景模型，且自動將背景影像由影像中去除，以取得對象影像并辨識相應對象 的姿勢。為使本發(fā)明的上述特征能更明顯易懂，下文特舉實施例，并配合所附附圖，詳細說 明如下。


圖1為一示意圖是顯示依據(jù)本發(fā)明實施例的姿勢辨識系統(tǒng)；圖2為一示意圖是顯示依據(jù)本發(fā)明實施例的用以記錄對象影像的邊緣中相鄰的 每二邊緣形成的夾角的統(tǒng)計結(jié)果的直方圖例子；圖3為一流程圖是顯示依據(jù)本發(fā)明實施例的姿勢辨識方法；圖4為一流程圖是顯示依據(jù)本發(fā)明實施例的復合式背景模型產(chǎn)生方法。主要組件符號說明1000 姿勢辨識系統(tǒng)；1100 儲存單元；1110 影像;1120 姿勢樣板數(shù)據(jù)庫；1121 姿勢樣板；1200 處理單元；S305、S310、…、S370 步驟；S410、S420、...、S460 步驟。
具體實施例方式圖1顯示依據(jù)本發(fā)明實施例的姿勢辨識系統(tǒng)。依據(jù)本發(fā)明實施例的姿勢辨識系統(tǒng) 1000可以是以處理器為基礎(chǔ)的電子裝置，如計算機。依據(jù)本發(fā)明實施例的姿勢辨識系統(tǒng)1000可以至少包括一儲存單元1100、與一處 理單元1200。儲存單元1100可以至少包括多個影像1110與一姿勢樣板數(shù)據(jù)庫1120。值得 注意的是，在一些實施例中，姿勢辨識系統(tǒng)1000可以還包括一影像擷取單元(未顯示)，用 以取得影像1110。姿勢樣板數(shù)據(jù)庫1120可以包括多個姿勢樣板1121。每一姿勢樣板1121 是定義一第一姿勢特征與第一姿勢特征相應的一特定姿勢。依據(jù)多個影像產(chǎn)生一復合式背景模型，依據(jù)復合式背景模型得到具有一對象的至少一對象影像。其中該對象具有多個邊 緣，將多個邊緣中相鄰的每二邊緣形成的夾角進行統(tǒng)計，得到相應該對象影像的一第二姿 勢特征。在一些實施例中，第二姿勢特征可以透過一直方圖來進行表示，用以記錄相應不同 夾角的情況下的分布，如圖2所示。處理單元1200是用以執(zhí)行本案的姿勢辨識方法，其細 節(jié)將在后進行說明。圖3顯示依據(jù)本發(fā)明實施例的姿勢辨識方法。依據(jù)本發(fā)明實施例的姿勢辨識方法 可以適用于以處理器為基礎(chǔ)的電子裝置，如計算機。首先，如步驟S305，提供多個姿勢樣板，其中，每一該姿勢樣板定義一第一姿勢特 征與該第一姿勢特征相應的一特定姿勢。如步驟S310，取得多個影像，且如步驟S320，依據(jù) 影像產(chǎn)生一復合式背景模型。圖4顯示依據(jù)本發(fā)明實施例的復合式背景模型產(chǎn)生方法。提 醒的是，每一影像具有多個像素，且每一像素具有至少一顏色。首先，如步驟S410，判斷這些 影像中在相同位置的像素的一特定顏色在這些影像中是否出現(xiàn)超過一既定頻率。若相應像 素的特定顏色在這些影像中并未出現(xiàn)超過此既定頻率(步驟S420的否)，如步驟S440，判 斷是否有其它像素尚未進行判斷。若仍有其它像素尚未進行判斷(步驟S440的是)，如步驟 S450，選擇另一像素，且流程回到步驟S410。若相應像素的特定顏色在這些影像中出現(xiàn)超過 此既定頻率(步驟S420的是)，如步驟S430，判定此像素為背景，且如步驟S440，判斷是否 有其它像素尚未進行判斷。若仍有其它像素尚未進行判斷(步驟S440的是)，如步驟S450， 選擇另一像素，且流程回到步驟S410。若所有像素都已經(jīng)進行判斷(步驟S440的否)，如 步驟S460，依據(jù)判定為背景的像素及其顏色產(chǎn)生復合式背景模型。復合式背景模型產(chǎn)生之 后，如步驟S330，依據(jù)復合式背景模型與影像中的一個得到至少一對象影像。換言之，由影 像中將背景影像去除。提醒的是，對象影像中可以具有包括多個邊緣的至少一對象。另外， 在一些實施例中，去除背景影像的影像可能包括多個對象影像。因此，可以由這些對象影像 中辨識一特定對象影像，且對于此特定對象進行后續(xù)作業(yè)。舉例來說，當對象影像包括一頭 部影像與一手部影像時，則可以由這些對象影像中辨識出手部影像，以進行后續(xù)作業(yè)。之 后，如步驟S340，將對象影像中相應對象的該多個邊緣中相鄰的每二邊緣形成的夾角進行 統(tǒng)計，從而得到相應對象影像的第二姿勢特征。類似地，如前所述，第二姿勢特征可以是相 應一姿勢的影像的邊緣中相鄰的每二邊緣形成的夾角的統(tǒng)計結(jié)果。在一些實施例中，第二 姿勢特征可以透過一直方圖來進行表示，用以記錄相應不同夾角的情況下的分布。相應對 象影像的第二姿勢特征得到之后，如步驟S350，依據(jù)對象影像的第二姿勢特征與每一姿勢 樣板的第一姿勢特征進行比對。當?shù)诙藙萏卣鞑⑽唇频谝蛔藙萏卣鲿r(步驟S360的 否)，結(jié)束流程。當?shù)诙藙萏卣鹘频谝蛔藙萏卣鲿r(步驟S360的是)，如步驟S370，從 而得到相應第一姿勢特征的特定姿勢。值得注意的是，在一些實施例中，可以計算對象影像的第二姿勢特征與每一姿勢 樣板的第一姿勢特征間的一相似程度值。具有最高的相似程度值的第一姿勢特征將會被進 行選定。另外，在一些實施例中，為了增加辨識的準確率，可以判斷相應第一姿勢特征的相 似程度值是否大于一既定臨限值。若相似程度值大于既定臨限值，才產(chǎn)生相應的辨識結(jié)果。值得注意的是，在一些實施例中，當相應對象影像的特定姿勢辨識出來之后，可以 辨識特定姿勢中對象的方向與/或?qū)ο蟮奶囟ú课?。舉例來說，當對象影像是一手部影像 時，可以辨識特定姿勢中相應手部影像的方向與指尖位置。
因此，透過本案的姿勢辨識方法與系統(tǒng)，可以在無須事先建立背景模型的情況下 動態(tài)產(chǎn)生復合式背景模型，且自動將背景影像由影像中去除，以取得對象影像并辨識相應 對象的姿勢。本發(fā)明的方法，或特定型態(tài)或其部份，可以以程序代碼的型態(tài)存在。程序代碼可以 包含于實體媒體，如軟盤、光盤片、硬盤、或是任何其它機器可讀取(如計算機可讀取)儲存 媒體，亦或不限于外在形式的計算機程序產(chǎn)品，其中，當程序代碼被機器，如計算機加載且 執(zhí)行時，此機器變成用以參與本發(fā)明的裝置。程序代碼也可以透過一些傳送媒體，如電線或 電纜、光纖、或是任何傳輸型態(tài)進行傳送，其中，當程序代碼被機器，如計算機接收、加載且 執(zhí)行時，此機器變成用以參與本發(fā)明的裝置。當在一般用途處理單元實作時，程序代碼結(jié)合 處理單元提供一操作類似于應用特定邏輯電路的獨特裝置。雖然本發(fā)明已以較佳實施例揭露如上，然其并非用以限制本發(fā)明，任何熟悉此技 術(shù)的人員，在不脫離本發(fā)明的精神和范圍內(nèi)，當可做更動與潤飾，因此本發(fā)明的保護范圍當 視權(quán)利要求書所界定的范圍為準。
權(quán)利要求
1.一種姿勢辨識方法，其特征在于，包括下列步驟提供多個姿勢樣板，其中，每一該姿勢樣板定義一第一姿勢特征與該第一姿勢特征相 應的一特定姿勢； 取得多個影像；依據(jù)該多個影像產(chǎn)生一復合式背景模型；依據(jù)該復合式背景模型得到具有一對象的至少一對象影像，其中該對象具有多個邊緣；將該多個邊緣中相鄰的每二邊緣形成的夾角進行統(tǒng)計，從而得到相應該對象影像的一 第二姿勢特征；將該對象影像的該第二姿勢特征與每一姿勢樣板的該第一姿勢特征進行比對；以及 當該第二姿勢特征近似該第一姿勢特征時，從而得到相應該第一姿勢特征的該特定姿勢。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的姿勢辨識方法，其特征在于，每一影像具有多個像素，該每一 像素具有至少一顏色，該復合式背景模型的產(chǎn)生方法包括下列步驟判斷相應每一像素的該顏色在該多個影像中是否出現(xiàn)超過一既定頻率； 若相應一特定像素的該顏色出現(xiàn)超過該既定頻率，判定該特定像素為背景；以及 依據(jù)判定為背景的該些特定像素與相應的該顏色產(chǎn)生該復合式背景模型。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的姿勢辨識方法，其特征在于，還包括下列步驟 由該至少一對象影像中辨識一特定對象影像；以及對于該特定對象影像計算相應的該第二姿勢特征。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的姿勢辨識方法，其特征在于，該特定對象影像包括一手部影像。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的姿勢辨識方法，其特征在于，還包括辨識該特定姿勢中相應 該手部影像的一方向與指尖位置。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的姿勢辨識方法，其特征在于，該第二姿勢特征與該第一姿勢 特征近似程度值最高者，該近似程度值大于一既定臨限值。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的姿勢辨識方法，其特征在于，該第二姿勢特征是以一直方圖 表示，且該直方圖記錄相應該對象影像的該多個邊緣中相鄰的每二邊緣形成的夾角進行統(tǒng) 計的結(jié)果。
8.一種姿勢辨識系統(tǒng)，其特征在于，至少包括一儲存單元，用以儲存多個影像與多個姿勢樣板，其中，每一該姿勢樣板定義一第一姿 勢特征與該第一姿勢特征相應的一特定姿勢；以及一處理單元，用以依據(jù)該多個影像產(chǎn)生一復合式背景模型，依據(jù)該復合式背景模型得 到具有一對象的至少一對象影像，其中該對象具有多個邊緣，將該多個邊緣中相鄰的每二 邊緣形成的夾角進行統(tǒng)計，從而得到相應該對象影像的一第二姿勢特征，將該對象影像的 該第二姿勢特征與每一姿勢樣板的該第一姿勢特征進行比對，且當該第二姿勢特征近似該 第一姿勢特征時，從而得到相應該第一姿勢特征的該特定姿勢。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的姿勢辨識系統(tǒng)，其特征在于，每一影像具有多個像素，該每一 像素具有至少一顏色，且該處理單元還判斷相應每一像素的該顏色在該多個影像中是否出現(xiàn)超過一既定頻率，若相應一特定像素的該顏色出現(xiàn)超過該既定頻率，判定該特定像素為 背景，且依據(jù)判定為背景的該些特定像素與相應的該顏色產(chǎn)生該復合式背景模型。
10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的姿勢辨識系統(tǒng)，其特征在于，該處理單元還由該至少一對象 影像中辨識一特定對象影像，且對于該特定對象影像計算相應的該第二姿勢特征。
11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的姿勢辨識系統(tǒng)，其特征在于，該特定對象影像包括一手部 影像。
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的姿勢辨識系統(tǒng)，其特征在于，該處理單元還辨識該特定姿 勢中相應該手部影像的一方向與指尖位置。
13.根據(jù)權(quán)利要求8所述的姿勢辨識系統(tǒng)，其特征在于，該第二姿勢特征與該第一姿勢 特征近似程度值最高者，該近似程度值大于一既定臨限值。
14.根據(jù)權(quán)利要求8所述的姿勢辨識系統(tǒng)，其特征在于，該第二姿勢特征是以一直方圖 表示，且該直方圖記錄相應該對象影像的該多個邊緣中相鄰的每二邊緣形成的夾角進行統(tǒng) 計的結(jié)果。
15.根據(jù)權(quán)利要求8所述的姿勢辨識系統(tǒng)，其特征在于，還包括一影像擷取單元，用以 擷取該多個影像。
16.一種計算機程序產(chǎn)品，用以被一計算機加載且執(zhí)行一姿勢辨識方法，其特征在于， 該機器具有多個影像與多個姿勢樣板，每一該等姿勢樣板定義一第一姿勢特征與該第一姿勢特征相應之一特定姿勢，該計算 機程序產(chǎn)品包括一第一程序代碼，用以依據(jù)該多個影像產(chǎn)生一復合式背景模型；一第二程序代碼，用以依據(jù)該復合式背景模型得到具有一對象的至少一對象影像，其 中該對象具有多個邊緣；一第三程序代碼，用以將該多個邊緣中相鄰的每二邊緣形成的夾角進行統(tǒng)計，從而得 到相應該對象影像的一第二姿勢特征；一第四程序代碼，用以將該對象影像的該第二姿勢特征與每一姿勢樣板的該第一姿勢 特征進行比對；以及一第五程序代碼，用以當該第二姿勢特征近似該第一姿勢特征時，從而得到相應該第 一姿勢特征的該特定姿勢。
全文摘要
本發(fā)明提供一種姿勢辨識方法及系統(tǒng)及其計算機程序產(chǎn)品。首先，提供多個姿勢樣板。其中，每一姿勢樣板定義一第一姿勢特征與第一姿勢特征相應的一特定姿勢。之后，取得多個影像，且依據(jù)影像產(chǎn)生一復合式背景模型。依據(jù)復合式背景模型得到具有一對象的至少一對象影像，其中對象具有多個邊緣。將該多個邊緣中相鄰的每二邊緣形成的夾角進行統(tǒng)計，從而得到相應對象影像的一第二姿勢特征。將對象影像的第二姿勢特征與每一姿勢樣板的第一姿勢特征進行比對。當?shù)诙藙萏卣鹘频谝蛔藙萏卣鲿r，從而得到相應第一姿勢特征的特定姿勢。
文檔編號G06F3/01GK102136070SQ201010105189
公開日2011年7月27日 申請日期2010年1月22日 優(yōu)先權(quán)日2010年1月22日
發(fā)明者吳政峰, 唐政元, 趙士賓 申請人:財團法人工業(yè)技術(shù)研究院