Nếu bạn tìm kiếm từ khóa “nhà thông minh” trên Google sẽ không bất ngờ khi được trả về gần 1,7 triệu kết quả. Điều này cho thấy việc nghiên cứu, phát triển cũng như mức độ quan tâm của mọi người đối với loại phòng này khá lớn. Những căn phòng thông minh đang trở nên cần thiết không chỉ đối với mục đích y tế, an sinh phúc lợi, mà còn ở các văn phòng, nhà ở thông thường. Hơn thế nữa “nhà thông minh” không chỉ dừng lại đơn giản ở việc sử dụng các thiết bị thông minh mà sẽ dễ dàng, tiện lợi và linh hoạt hơn nữa với xử lý ảnh. Rõ ràng, giao diện người - máy để truyền đạt ý định của con người là một phần quan trọng để xây dựng các phòng thông minh. Bài viết này sẽ cho thấy một ví dụ về việc ứng dụng xử lý hình ảnh để hỗ trợ các căn phòng thông minh.

Sơ lược về tính năng nhận dạng cử chỉ cho căn phòng thông minh

Điều cần thiết để có một giao diện thân thiện với con người là căn phòng thông minh cần phải tìm thấy người điều khiển và hiểu được cử chỉ của người đó. Vì vậy, để các thao tác dễ dàng và mạnh mẽ hơn, chúng tôi đặt một camera CCD ở trần nhà. Chúng tôi lấy nét vào cử chỉ bằng tay. Đầu tiên, hệ thống tìm một người với camera CCD, sau đó trích xuất vùng bàn tay bằng cách sử dụng thông tin màu sắc. Sau đó, các vùng ngón tay được trích xuất từ ​​vùng bàn tay và số lượng các ngón tay được nhận dạng. Chỉ tay có thể được định nghĩa rằng số ngón tay chiết ra là một và bàn tay không cử động.

Hình 1 - Hình minh họa một căn phòng thông minh với camera CCD trên trần nhà

Khai thác vùng bàn tay

Chúng tôi nhận ra một người bằng cách phát hiện đầu của người đó. Để giảm chi phí tính toán, vùng tìm kiếm của bàn tay được thiết lập từ tâm của vùng đầu. Chúng tôi chuyển đổi một hình ảnh sang không gian HSV để giảm ảnh hưởng của độ sáng và trích xuất một vùng bàn tay trong không gian 2 chiều của màu sắc và độ bão hòa.

Hình 2 - Khai thác vùng ngón tay

Nhận biết số lượng ngón tay

Số lượng ngón tay đóng vai trò là yếu tố quan trọng của phương pháp chuyển giao ý định. Quy trình nhận dạng các ngón tay được minh họa trong Hình 3. Vùng bàn tay được chiết xuất (1) bị giảm và vùng ngón tay bị loại bỏ (2). Sau đó, vùng này được mở rộng (3) về kích thước ban đầu. Sự khác biệt của hai vùng (1) - (3) thể hiện vùng ngón tay (4). Người ta coi số vùng ngón tay là số ngón tay.

Hình 3 - Nhận biết số lượng ngón tay

Nhận biết trỏ

Chúng ta giả sử rằng một vật là nhọn khi số ngón tay là một và bàn tay dừng lại. Hướng của trục chính của vùng ngón tay được lấy làm hướng chỉ. Giả sử rằng vị trí của các đối tượng mục tiêu trong phòng đã được đưa ra. Sau đó, hướng cho mỗi đối tượng từ bàn tay được tính toán. Góc giữa hướng của mỗi đối tượng và hướng thu được sẽ được tính toán. Đối tượng có góc nhỏ nhất được nhận dạng là đối tượng nhọn, nếu góc nhỏ hơn một số giá trị ngưỡng. Ví dụ, đối tượng A được nhận dạng là đối tượng nhọn trong Hình 4.

Hình 4 - Nhận dạng đối tượng trỏ

Thí nghiệm

Hệ thống thử nghiệm của chúng tôi bao gồm một PC (Pentium III 500MHz, Windows NT), bo mạch xử lý hình ảnh PXC200, một camera CCD màu gắn trên trần nhà và phần mềm xử lý hình ảnh HALCON. Thí nghiệm tách vùng bàn tay được thực hiện như trong Hình 5. Vùng đầu và vùng bàn tay được tách ra, và số lượng ngón tay được coi là một.

Hình 5 - Ví dụ về số ngón tay được công nhận

Trong các thí nghiệm của chúng tôi với 200 mẫu cho ba đối tượng, tỷ lệ nhận dạng số ngón tay (0-5) cao trung bình là 96,0% (Hình 5).
Các thí nghiệm chỉ vào hai đối tượng được thực hiện cho 200 hình ảnh như trong Hình 6 và 7. Góc giữa các đối tượng được đặt thành 60 °, 45 °, 30 ° và 15 °, và tỷ lệ nhận dạng trung bình là 87,1%. Khi góc lớn hơn 30 °, sự nhận dạng gần như chính xác.

Hình 6 - Nhận biết hướng trỏ

Hình 7 - Hướng trỏ được công nhận

Các kế hoạch trong tương lai

Cho đến nay thì các phương pháp nhận biết số ngón tay và hướng chỉ tay đã được phát triển và đánh giá bằng các thí nghiệm. Trong tương lai sẽ xây dựng một hệ thống nhận dạng cử chỉ thiết thực hơn cho một căn phòng thông minh.

Nguồn tham khảo tác giả bài viết: Yuichi Nakanishi, Takashi Yamagishi, Giáo sư Kazunori Umeda của Đại học Chuo, Nhật Bản