基于TOF手勢識別的人車交互技術研究

劉正全，鄧亮

(常州星宇車燈股份有限公司，江蘇常州 213000)

0 引言

目前人車交互方式以機械按鍵、旋鈕以及電容觸摸屏為主。這些輸入設備都存在一定的不足，輸入習慣和人本身的自然交流習慣存在差異。基于視覺的手勢輸入可以克服上述問題，該技術的人車交互方式更自然更便捷，其次采用視頻輸入的形式可以進行遠距離和非接觸的控制。作者將闡述關于TOF(Time of Flight，飛行時間)技術[1]在人車手勢交互的具體應用，同時與二維和三維視覺技術的手勢識別進行綜合性能比較。

1 飛行時間的手勢識別原理

基于TOF的手勢識別技術是利用調制近紅外激光光源照亮手勢識別區域，成像陣列傳感器通過測量手勢照明和反射之間的相移并將其轉換成為手勢識別的距離深度信息。 圖1說明了TOF手勢識別的基本工作原理。照明光源由固態激光器或工作在近紅外(850 nm)的LED提供，該波長在人眼可視光譜范圍之外。成像陣列傳感器可以對該波長范圍的反射光進行效應，同時將光量轉換為電能。進入成像陣列傳感器的光線包含兩部分：環境分量和反射分量。手勢識別的距離深度信息主要依靠反射分量體現。 因此，環境分量過高會降低信噪比。

圖1 TOF手勢識別的基本工作原理

為了在車內更好地檢測照明和反射光之間的相移，需要對連續方波光源進行調制[2]。在這種方式下每次測量4個樣本，每個樣本之間相位間隔90°，利用照明和反射之間的相位角φ計算手勢識別的距離深度d，如圖2所示。

(1)

(2)

其中：c為光速；Q1、Q2、Q3和Q4為成像陣列傳感器采樣得到的電荷量。

圖2 連續方波光源調制檢測手勢識別的距離深度

2 TOF手勢識別的距離測量精度

2.1 具體影響因素

基于TOF的手勢識別技術所提供的距離測量精度會直接對最終的識別正確率造成影響，所以需要對影響距離測量精度的因素進行分析。成像陣列傳感器上像素點獲得的反射光亮度為L，偏移量為S，那么，連續方波光源調制檢測手勢識別的距離測量方差可以表示為式(3)，其中cd為調制對比度，描述了成像陣列傳感器分離和收集光電子的能力。反射光亮度L是光功率的函數。 偏移量S是環境光和系統偏移量的函數。 從式(3)中可以推斷出反射光亮度、調制頻率和調制對比度是影響距離測量精度三大因素。

(3)

(4)

(5)

2.2 精度提高方案

根據公式(3)，增大反射光亮度、調制頻率和調制對比度三者的數值可以明顯提高手勢識別的距離測量精度，而環境光和系統偏移量會導致飽和并降低準確性。在高頻下，由于硅的物理屬性，會使調制對比度衰減，所以調制頻率具有實際的上限[3]。如圖3所示，在TOF手勢識別人車交互系統中，采用多頻技術來兼顧測量精度和測量距離問題，使得在足夠的測量距離條件下獲得最佳的檢測精度。多頻技術是通過添加一個或多個調制頻率來工作，調制頻率低，測量距離較遠測量精度較低；調制頻率高，測量距離較近測量精度較高。 每個調制頻率都將計算得到相應的測量距離，實際手勢深度位置是由不同頻率的測量距離共同決定。

圖3 多調制頻率手勢距離深度測量原理

3 綜合性能比較

TOF技術應用在手勢識別人車交互中，成像陣列傳感器可以提供每個像素點距離深度信息，并以灰度形式展現，灰度值越高，手勢越接近成像陣列傳感器。目前多數手勢識別的機器視覺系統都是二維的，是一種經濟高效的方法，圖像處理算法提取關鍵特征參數，與數據庫進行對比判斷。 但汽車車內的照明條件比較復雜，手勢在不同的照明下陰影差異會使識別困難、正確率顯著降低，使用TOF成像陣列傳感器數據在很大程度上不受陰影的影響，因為照明調制紅外激光光源提供，距離深度信息是從相位測量中提取的，而不是圖像亮度本身。

三維視覺可以克服二維視覺手勢識別的許多問題，因為距離深度可以分離前景和背景。三維視覺手勢識別通常使用兩個間隔一定距離的相機，可以計算每個圖像中的手勢位置。其中主要問題是在一幅圖像中給出一個點，如何在另一個相機中找到匹配的點，對應關系的建立會直接影響手勢識別的可靠性。 解決對應問題首先要涉及復雜的計算密集型算法，用于特征提取和匹配；其次， 特征提取和匹配需要顏色變化和足夠的亮度以獲得穩健的相關性：所以這也就限制了在人車交互場景中的應用。 TOF手勢識別沒有這個限制，因為它不依賴于顏色或紋理來測量距離。TOF成像陣列傳感器使用距離作為特征，可以將臉部、手部和手指與圖像的其余部分分割開，因此可以實現手勢識別較高置信度。3種視覺系統在手勢識別應用中的性能比較如表1所示。

表1 3種視覺系統在手勢識別應用中的性能比較

4 結論

基于TOF技術，利用多頻調制紅外激光光源和成像陣列傳感器系統，通過測量手勢照明和反射之間的相移并將其轉換成為距離深度信息，顯著提高了人車交互手勢識別的置信度。與二維和三維視覺技術別相比，TOF的手勢識別在系統整體成本上比較適中，集成度較高，結構很緊湊，由識別算法所帶來的計算強度可以在嵌入式系統中實現，同時在車內環境下兼顧了檢測距離和測量精度兩個要求，并且靈活可調，可以很好地來適應不同應用場景的需要，響應時間也是3種視覺系統中最快的。另外，由于TOF的手勢識別系統具備自主式光源照明，距離深度信息是從相位測量中提取的，所以在弱光和強光環境下手勢識別的正確率均比二維和三維視覺要高。綜上所述，TOF技術在手勢識別人車交互應用中具有獨特的優勢與良好的發展前景。