JP2019519049A - 手検出及び追跡方法並びに装置 - Google Patents
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Abstract
Description
801 手検出ユニット
802 位置追跡ユニット
803 追跡結果処理ユニット
901 調整モジュール
902 手特定モジュール
1001 情報特定モジュール
1101 結合モジュール
以下、本発明の実施の態様の例を列挙する。
[第1の局面]
手検出及び追跡方法であって:
画像の各フレームで手検出を実行するステップと;
画像のフレーム内で手が検出された場合に、追跡結果を取得するために検出された手の位置追跡を実行するステップと;
次のフレームで手を追跡する、又は前記追跡結果に基づいて現在のフレームで局所的な手検出を実行するために、前記追跡結果が有効であるか否かを検証するステップと;を備える、
手検出及び追跡方法。
[第2の局面]
前記画像の各フレームで手検出を実行する前記ステップは:画像のフレームを全体的にスキャンするステップ、及びHOG+SVM法を用いて異なるスケールで手検出を実行するステップ、を備える、
第1の局面に記載の手検出及び追跡方法。
[第3の局面]
追跡結果を取得するために検出された手の位置追跡を実行する前記ステップは:
前記追跡結果を取得するためにテンプレートマッチング法を用いて前記検出された手の位置追跡を実行するステップを備える、
第1の局面に記載の手検出及び追跡方法。
[第4の局面]
前記追跡結果は、前記画像のフレーム内の手の位置を識別するために用いられるポジショニングブロックの座標であり、前記追跡結果が有効であるか否かを検証する前記ステップは:
前記ポジショニングブロックを、手のトレーニング時に特定されたサイズに調整するステップと;
前記ポジショニングブロックが手であるか否かを特定するために前記調整されたポジショニングブロックを分類器に送信するステップであって、前記ポジショニングブロックが手である場合は、前記追跡結果は有効であり、そうでない場合は、前記追跡結果は無効である、ステップと;を備える、
第1の局面に記載の手検出及び追跡方法。
[第5の局面]
前記追跡結果が有効である場合に前記次のフレームで前記手を追跡する、
第4の局面に記載の手検出及び追跡方法。
[第6の局面]
前記追跡結果が無効である場合に前記追跡結果に基づいて現在のフレームで局所的な手検出を実行することは:
前記ポジショニングブロックの中心を特定し、所定のステップ及び所定のブロックサイズを用いて複数の近隣ブロックを定義するステップと;
前記複数の近隣ブロックのそれぞれを、手のトレーニング時に特定されたサイズに調整するステップと;
前記複数の近隣ブロックのうちの手である近隣ブロックの量を特定するために、調整された前記複数の近隣ブロックを前記分類器に別々に送信するステップと;を備える、
第4の局面に記載の手検出及び追跡方法。
[第7の局面]
前記複数の近隣ブロックのうちの前記手である近隣ブロックの量が2以上である場合、全ての手である近隣ブロックを結合して最終追跡結果を出力し、その後前記次のフレームでの追跡が実行される、
第6の局面に記載の手検出及び追跡方法。
[第8の局面]
前記複数の近隣ブロックのうちの前記手である近隣ブロックの量が1である場合、手である近隣ブロックを前記ポジショニングブロックと結合して最終追跡結果を出力し、その後前記次のフレームでの追跡が実行される、
第6の局面に記載の手検出及び追跡方法。
[第9の局面]
前記複数の近隣ブロックに前記手である近隣ブロックが存在しない場合、画像の各フレームで再び手検出を実行する、
第6の局面に記載の手検出及び追跡方法。
[第10の局面]
手検出及び追跡装置であって:
画像の各フレームで手検出を実行するよう構成された手検出ユニットと;
画像のフレーム内で手が検出された場合に、追跡結果を取得するために検出された手の位置追跡を実行するよう構成された位置追跡ユニットと;
次のフレームで手を追跡する、又は前記追跡結果に基づいて現在のフレームで局所的な手検出を実行するために、前記追跡結果が有効であるか否かを検証するよう構成された追跡結果処理ユニットと;を備える、
手検出及び追跡装置。
[第11の局面]
前記手検出ユニットは、具体的に、画像のフレームを全体的にスキャンし、HOG+SVM法を用いて異なるスケールで手検出を実行するように構成される、
第10の局面に記載の手検出及び追跡装置。
[第12の局面]
前記位置追跡ユニットは:具体的に、前記追跡結果を取得するために、テンプレートマッチング法を用いて前記検出された手の位置追跡を実行するように構成される、
第10の局面に記載の手検出及び追跡装置。
[第13の局面]
前記追跡結果は、前記画像のフレームにおける手の位置を識別するために用いられるポジショニングブロックの座標であり、前記追跡結果処理ユニットは:
前記ポジショニングブロックを、手のトレーニング時に特定されたサイズに調整するように構成された調整モジュールと;
前記ポジショニングブロックが手であるか否かを特定するために、前記調整されたポジショニングブロックを分類器に送信するように構成された手特定モジュールであって、前記ポジショニングブロックが手である場合は、前記追跡結果は有効であり、そうでない場合は、前記追跡結果は無効である、前記手特定モジュールと;を備える、
第10の局面に記載の手検出及び追跡装置。
[第14の局面]
前記位置追跡ユニットは、前記追跡結果が有効である場合に前記次のフレームで前記手を追跡するように構成される、
第13の局面に記載の手検出及び追跡装置。
[第15の局面]
前記追跡結果処理ユニットは、前記ポジショニングブロックの中心を特定し、所定のステップ及び所定のブロックサイズを用いて複数の近隣ブロックを定義するように構成された情報特定モジュールを更に備え;
前記調整モジュールは、前記複数の近隣ブロックのそれぞれを、手のトレーニング時に特定されたサイズに調整するように構成され;
前記手特定モジュールは、前記複数の近隣ブロックのうちの手である近隣ブロックの量を特定するために、調整された前記複数の近隣ブロックを前記分類器に別々に送信するように構成される、
第13の局面に記載の手検出及び追跡装置。
[第16の局面]
前記追跡結果処理ユニットは、前記複数の近隣ブロックのうちの前記手である近隣ブロックの量が2以上である場合、全ての手である近隣ブロックを結合して最終追跡結果を出力し、その後前記次のフレームで追跡を実行するよう構成された結合モジュールをさら備える、
第15の局面に記載の手検出及び追跡装置。
[第17の局面]
前記複数の近隣ブロックのうちの前記手である近隣ブロックの量が1である場合、前記結合モジュールは、手である近隣ブロックを前記ポジショニングブロックと結合して最終追跡結果を出力し、その後前記次のフレームで追跡を実行するよう更に構成される、
第16の局面に記載の手検出及び追跡装置。
[第18の局面]
前記複数の近隣ブロックに前記手である近隣ブロックが存在しない場合、前記手検出ユニットは、画像の各フレームで再び手検出を実行するように構成される、
第15の局面に記載の手検出及び追跡装置。
Claims (18)
- 手検出及び追跡方法であって:
画像の各フレームで手検出を実行するステップと;
画像のフレーム内で手が検出された場合に、追跡結果を取得するために検出された手の位置追跡を実行するステップと;
次のフレームで手を追跡する、又は前記追跡結果に基づいて現在のフレームで局所的な手検出を実行するために、前記追跡結果が有効であるか否かを検証するステップと;を備える、
手検出及び追跡方法。 - 前記画像の各フレームで手検出を実行する前記ステップは:画像のフレームを全体的にスキャンするステップ、及びHOG+SVM法を用いて異なるスケールで手検出を実行するステップ、を備える、
請求項1に記載の手検出及び追跡方法。 - 追跡結果を取得するために検出された手の位置追跡を実行する前記ステップは:
前記追跡結果を取得するためにテンプレートマッチング法を用いて前記検出された手の位置追跡を実行するステップを備える、
請求項1に記載の手検出及び追跡方法。 - 前記追跡結果は、前記画像のフレーム内の手の位置を識別するために用いられるポジショニングブロックの座標であり、前記追跡結果が有効であるか否かを検証する前記ステップは:
前記ポジショニングブロックを、手のトレーニング時に特定されたサイズに調整するステップと;
前記ポジショニングブロックが手であるか否かを特定するために前記調整されたポジショニングブロックを分類器に送信するステップであって、前記ポジショニングブロックが手である場合は、前記追跡結果は有効であり、そうでない場合は、前記追跡結果は無効である、ステップと;を備える、
請求項1に記載の手検出及び追跡方法。 - 前記追跡結果が有効である場合に前記次のフレームで前記手を追跡する、
請求項4に記載の手検出及び追跡方法。 - 前記追跡結果が無効である場合に前記追跡結果に基づいて現在のフレームで局所的な手検出を実行することは:
前記ポジショニングブロックの中心を特定し、所定のステップ及び所定のブロックサイズを用いて複数の近隣ブロックを定義するステップと;
前記複数の近隣ブロックのそれぞれを、手のトレーニング時に特定されたサイズに調整するステップと;
前記複数の近隣ブロックのうちの手である近隣ブロックの量を特定するために、調整された前記複数の近隣ブロックを前記分類器に別々に送信するステップと;を備える、
請求項4に記載の手検出及び追跡方法。 - 前記複数の近隣ブロックのうちの前記手である近隣ブロックの量が2以上である場合、全ての手である近隣ブロックを結合して最終追跡結果を出力し、その後前記次のフレームでの追跡が実行される、
請求項6に記載の手検出及び追跡方法。 - 前記複数の近隣ブロックのうちの前記手である近隣ブロックの量が1である場合、手である近隣ブロックを前記ポジショニングブロックと結合して最終追跡結果を出力し、その後前記次のフレームでの追跡が実行される、
請求項6に記載の手検出及び追跡方法。 - 前記複数の近隣ブロックに前記手である近隣ブロックが存在しない場合、画像の各フレームで再び手検出を実行する、
請求項6に記載の手検出及び追跡方法。 - 手検出及び追跡装置であって:
画像の各フレームで手検出を実行するよう構成された手検出ユニットと;
画像のフレーム内で手が検出された場合に、追跡結果を取得するために検出された手の位置追跡を実行するよう構成された位置追跡ユニットと;
次のフレームで手を追跡する、又は前記追跡結果に基づいて現在のフレームで局所的な手検出を実行するために、前記追跡結果が有効であるか否かを検証するよう構成された追跡結果処理ユニットと;を備える、
手検出及び追跡装置。 - 前記手検出ユニットは、具体的に、画像のフレームを全体的にスキャンし、HOG+SVM法を用いて異なるスケールで手検出を実行するように構成される、
請求項10に記載の手検出及び追跡装置。 - 前記位置追跡ユニットは:具体的に、前記追跡結果を取得するために、テンプレートマッチング法を用いて前記検出された手の位置追跡を実行するように構成される、
請求項10に記載の手検出及び追跡装置。 - 前記追跡結果は、前記画像のフレームにおける手の位置を識別するために用いられるポジショニングブロックの座標であり、前記追跡結果処理ユニットは:
前記ポジショニングブロックを、手のトレーニング時に特定されたサイズに調整するように構成された調整モジュールと;
前記ポジショニングブロックが手であるか否かを特定するために、前記調整されたポジショニングブロックを分類器に送信するように構成された手特定モジュールであって、前記ポジショニングブロックが手である場合は、前記追跡結果は有効であり、そうでない場合は、前記追跡結果は無効である、前記手特定モジュールと;を備える、
請求項10に記載の手検出及び追跡装置。 - 前記位置追跡ユニットは、前記追跡結果が有効である場合に前記次のフレームで前記手を追跡するように構成される、
請求項13に記載の手検出及び追跡装置。 - 前記追跡結果処理ユニットは、前記ポジショニングブロックの中心を特定し、所定のステップ及び所定のブロックサイズを用いて複数の近隣ブロックを定義するように構成された情報特定モジュールを更に備え;
前記調整モジュールは、前記複数の近隣ブロックのそれぞれを、手のトレーニング時に特定されたサイズに調整するように構成され;
前記手特定モジュールは、前記複数の近隣ブロックのうちの手である近隣ブロックの量を特定するために、調整された前記複数の近隣ブロックを前記分類器に別々に送信するように構成される、
請求項13に記載の手検出及び追跡装置。 - 前記追跡結果処理ユニットは、前記複数の近隣ブロックのうちの前記手である近隣ブロックの量が2以上である場合、全ての手である近隣ブロックを結合して最終追跡結果を出力し、その後前記次のフレームで追跡を実行するよう構成された結合モジュールをさら備える、
請求項15に記載の手検出及び追跡装置。 - 前記複数の近隣ブロックのうちの前記手である近隣ブロックの量が1である場合、前記結合モジュールは、手である近隣ブロックを前記ポジショニングブロックと結合して最終追跡結果を出力し、その後前記次のフレームで追跡を実行するよう更に構成される、
請求項16に記載の手検出及び追跡装置。 - 前記複数の近隣ブロックに前記手である近隣ブロックが存在しない場合、前記手検出ユニットは、画像の各フレームで再び手検出を実行するように構成される、
請求項15に記載の手検出及び追跡装置。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11972061B2 (en) | 2022-04-25 | 2024-04-30 | Sharp Kabushiki Kaisha | Input apparatus, input method, and recording medium with input program recorded therein |
Families Citing this family (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106920251A (zh) | 2016-06-23 | 2017-07-04 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 人手检测跟踪方法及装置 |
EP3452955A4 (en) * | 2017-06-06 | 2019-07-03 | Midea Group Co., Ltd. | HARD DETECTION METHOD WITH HAND DETECTION USING DEEP NEURAL NETWORK |
CN108121971B (zh) * | 2017-12-25 | 2018-10-26 | 哈尔滨拓讯科技有限公司 | 一种基于动作时序特征的人手检测方法及装置 |
CN108229360B (zh) * | 2017-12-26 | 2021-03-19 | 美的集团股份有限公司 | 一种图像处理的方法、设备及存储介质 |
CN108717522A (zh) * | 2018-04-18 | 2018-10-30 | 上海交通大学 | 一种基于深度学习和相关滤波的人体目标跟踪方法 |
TWI719591B (zh) * | 2019-08-16 | 2021-02-21 | 緯創資通股份有限公司 | 物件追蹤方法及其電腦系統 |
CN111046844B (zh) * | 2019-12-27 | 2020-11-27 | 中国地质大学(北京) | 一种基于邻域选取约束的高光谱图像分类方法 |
CN111568197A (zh) * | 2020-02-28 | 2020-08-25 | 佛山市云米电器科技有限公司 | 智能检测方法、***及存储介质 |
Citations (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008052590A (ja) * | 2006-08-25 | 2008-03-06 | Toshiba Corp | インターフェース装置及びその方法 |
JP2010039788A (ja) * | 2008-08-05 | 2010-02-18 | Toshiba Corp | 画像処理装置及びその方法並びに画像処理プログラム |
JP2012098771A (ja) * | 2010-10-29 | 2012-05-24 | Sony Corp | 画像処理装置および方法、並びに、プログラム |
JP2012203439A (ja) * | 2011-03-23 | 2012-10-22 | Sony Corp | 情報処理装置および情報処理方法、記録媒体、並びにプログラム |
CN102831439A (zh) * | 2012-08-15 | 2012-12-19 | 深圳先进技术研究院 | 手势跟踪方法及*** |
US20130272570A1 (en) * | 2012-04-16 | 2013-10-17 | Qualcomm Incorporated | Robust and efficient learning object tracker |
CN103376890A (zh) * | 2012-04-16 | 2013-10-30 | 富士通株式会社 | 基于视觉的手势遥控*** |
JP2014119295A (ja) * | 2012-12-14 | 2014-06-30 | Clarion Co Ltd | 制御装置、及び携帯端末 |
US20140363088A1 (en) * | 2013-06-07 | 2014-12-11 | Korea Institute Of Science And Technology | Method of establishing database including hand shape depth images and method and device of recognizing hand shapes |
WO2014200714A1 (en) * | 2013-06-14 | 2014-12-18 | Qualcomm Incorporated | Tracker assisted image capture |
CN104731323A (zh) * | 2015-02-13 | 2015-06-24 | 北京航空航天大学 | 一种基于hog特征的多旋转方向svm模型的手势跟踪方法 |
JP2015230715A (ja) * | 2014-06-06 | 2015-12-21 | 株式会社デンソーアイティーラボラトリ | 特徴量演算装置、特徴量演算方法、及び特徴量演算プログラム |
JP2016014954A (ja) * | 2014-07-01 | 2016-01-28 | 国立大学法人 筑波大学 | 手指形状の検出方法、そのプログラム、そのプログラムの記憶媒体、及び、手指の形状を検出するシステム。 |
JP2016015116A (ja) * | 2014-06-12 | 2016-01-28 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 画像認識方法、カメラシステム |
WO2016077000A1 (en) * | 2014-11-12 | 2016-05-19 | Qualcomm Incorporated | Systems and methods for tracking an object |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
TWI397840B (zh) * | 2009-07-23 | 2013-06-01 | Ind Tech Res Inst | 基於軌跡之控制方法及裝置 |
TW201201090A (en) * | 2010-06-30 | 2012-01-01 | Chunghwa Telecom Co Ltd | Virtual keyboard input system |
TWI499966B (zh) * | 2013-10-08 | 2015-09-11 | Univ Nat Taiwan Science Tech | 互動式操作方法 |
CN104821010A (zh) * | 2015-05-04 | 2015-08-05 | 清华大学深圳研究生院 | 基于双目视觉的人手三维信息实时提取方法及*** |
US9922244B2 (en) * | 2015-09-03 | 2018-03-20 | Gestigon Gmbh | Fast and robust identification of extremities of an object within a scene |
CN106920251A (zh) | 2016-06-23 | 2017-07-04 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 人手检测跟踪方法及装置 |
-
2016
- 2016-06-23 CN CN201610461515.0A patent/CN106920251A/zh active Pending
-
2017
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2019
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Patent Citations (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008052590A (ja) * | 2006-08-25 | 2008-03-06 | Toshiba Corp | インターフェース装置及びその方法 |
JP2010039788A (ja) * | 2008-08-05 | 2010-02-18 | Toshiba Corp | 画像処理装置及びその方法並びに画像処理プログラム |
JP2012098771A (ja) * | 2010-10-29 | 2012-05-24 | Sony Corp | 画像処理装置および方法、並びに、プログラム |
JP2012203439A (ja) * | 2011-03-23 | 2012-10-22 | Sony Corp | 情報処理装置および情報処理方法、記録媒体、並びにプログラム |
CN103376890A (zh) * | 2012-04-16 | 2013-10-30 | 富士通株式会社 | 基于视觉的手势遥控*** |
US20130272570A1 (en) * | 2012-04-16 | 2013-10-17 | Qualcomm Incorporated | Robust and efficient learning object tracker |
CN102831439A (zh) * | 2012-08-15 | 2012-12-19 | 深圳先进技术研究院 | 手势跟踪方法及*** |
JP2014119295A (ja) * | 2012-12-14 | 2014-06-30 | Clarion Co Ltd | 制御装置、及び携帯端末 |
US20140363088A1 (en) * | 2013-06-07 | 2014-12-11 | Korea Institute Of Science And Technology | Method of establishing database including hand shape depth images and method and device of recognizing hand shapes |
WO2014200714A1 (en) * | 2013-06-14 | 2014-12-18 | Qualcomm Incorporated | Tracker assisted image capture |
JP2015230715A (ja) * | 2014-06-06 | 2015-12-21 | 株式会社デンソーアイティーラボラトリ | 特徴量演算装置、特徴量演算方法、及び特徴量演算プログラム |
JP2016015116A (ja) * | 2014-06-12 | 2016-01-28 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 画像認識方法、カメラシステム |
JP2016014954A (ja) * | 2014-07-01 | 2016-01-28 | 国立大学法人 筑波大学 | 手指形状の検出方法、そのプログラム、そのプログラムの記憶媒体、及び、手指の形状を検出するシステム。 |
WO2016077000A1 (en) * | 2014-11-12 | 2016-05-19 | Qualcomm Incorporated | Systems and methods for tracking an object |
CN104731323A (zh) * | 2015-02-13 | 2015-06-24 | 北京航空航天大学 | 一种基于hog特征的多旋转方向svm模型的手势跟踪方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
池司 外2名: "手振りによるハンドジェスチャUIのための頑健な手追跡", SSII2012 第18回画像センシングシンポジウム 講演論文集[CD−ROM], JPN6020013636, June 2012 (2012-06-01), pages 3 - 01, ISSN: 0004253053 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11972061B2 (en) | 2022-04-25 | 2024-04-30 | Sharp Kabushiki Kaisha | Input apparatus, input method, and recording medium with input program recorded therein |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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