一根手指在该空间中的位置和/或位置变化，并且根据其来判定输入并实施该输入。
[0017]在本情况下，在此设置，所述传感器3监控位于它的检测范围中的手6是否用一根手指8与拇指9一起形成环。为此，由传感器3检测到的图像被检查或被监控:闭合的环形轮廓是否被检测到。如果单目摄像机(Mono-Videokamera)被用作传感器3，那么指尖、也即拇指的指尖的位置作为二维的点而存在。对于之前被描述的手势的识别来说有利的是，所述手指8和所述拇指9被布置在垂直于摄影机传感器3的光轴的平面中，因为该平面可由此特别好地被检测。由此，深度确定、即确定手指8、9到传感器3的实际的绝对距离不是必需的。与来自现有技术的跟踪方法相结合，现在可以计算各个单独的指尖和整个手6在一定的时间窗内的时间变化过程，轨迹及其方向矢量可从其再度被导出。如果只有单个(例如从手轮廓的重心偏移中提取出的)方向矢量存在，那么该方向矢量的长度和角度可直接被解释为轻扫手势(Wischgeste)。如果存在多个方向矢量，那么附加地确定主轴，例如通过主轴变换而确定主轴，以便确定总矢量及其角度。方向矢量场(Richtungsvektorf eld)例如也可根据光流被计算。在这种方法的情况下，手的明确的分割有时是不必需的。长度、也就是说轻扫手势的强度紧接着可以例如通过简单的经由方向矢量取长度平均值而被确定。
[0018]如今的也在车辆(尤其是机动车)中的信息系统的各种各样的功能使得用户将屏幕内容、即屏幕的所示出的信息变大或者变小(缩放(Zoom))成为可能。在非接触式地检测输入手势的情况下，如在触敏传感器上被实施的那样的常规手势不能被实现，因为这些常规手势基于在表面上的实施。尽管缺少真正的表面，但是在这里所建议的方法借助于用户的直观的手势使得通过手6的移动而将具有屏幕10的显示单元4的屏幕内容变大和变小成为可能。
[0019]如已经被探讨的那样，通过分析所述传感器3的图像数据来检测:环、尤其是圆形的环是否利用拇指9和食指8形成。该环与放大镜或放大镜边框(Lupenfassung)的圆形相似，并且因而对于用户来说能够直观地被理解。如果通过所述输入设备2检测到用户已经形成了尤其是具有超过可预先给定的最小数值的直径的环，那么所述输入设备2被置于缩放模式(Zoom-Modus)。然后，监控用户是将手向传感器3的方向移动还是远离该传感器3移动。尤其是设置，手指8和拇指9到传感器3的距离的减少导致在所述屏幕10上的所示出的信息的变大(放大)，而距离的变大导致所示出的信息的变小(缩小)。只要检测到所述闭合的环已被松开，其方式是用户已经将拇指9和食指8的指尖彼此移开，这样所述缩放模式就结束。然后，手6的抬起和降低不再对所述信息的图示的缩放等级(Zoom-Stufe)有影响。
[0020]图2A至2C示例性地示出了要由用户执行的手势，所述手势能够被输入设备2检测，以便调整所示出的信息的大小的改变。在此，所述图2A至2C示出了由摄影机传感器3检测到的图像。
[0021]首先，如在图2A中所示出的那样，用户将他的手6移动到传感器3的检测范围中。在此，用户利用他的张开的手6的被伸展的彼此靠近的手指将他的手6保持在中立的位置(neutrale Pos it 1n)(例如如所示出的那样)。
[0022]紧接着，如在图2B中所示出的那样，用户将他的手6移到之前描述的放大镜手势(Lupen-Geste)中，使得食指8和拇指9一起形成环。在此，用户继续旋转他的手，使得所述环位于尽可能地垂直于传感器3的光轴的平面中。如果现在用户向所述传感器方向引导他的手6(如通过箭头11所勾画出的那样)或者在远离所述传感器3的方向上引导他的手6(如通过箭头12所勾画出的那样)，那么所述输入设备2识别缩放手势(Zoom-Geste)，并且当所述手向所述箭头11的方向移动时，所示出的信息变大(放大)，或者当该输入设备识别出向箭头12的方向的移动时，所示出的信息变小(缩小)。
[0023]如果手的移动方向平行于所述摄影机传感器3的光轴，然而深度信息不是已知的，那么有利地监控通过拇指9和食指8形成的环的直径的改变。如果用户向摄影机传感器3方向移动他的手6，那么在摄影机图像中变大由拇指9和食指8构成的环。如果用户(按照箭头12)将他的手从传感器移开，那么使该环变小。由此可能以简单的方法和方式在没有深度信息或绝对的距离值的情况下检测手6的移动方向。因此，距离的改变导致在屏幕10上的信息的图示的变化(尤其是变大或者变小)。尤其是设置，所述变大或者变小与手6到传感器3的距离的变化成比例地被调整，使得用户在操作所述输入设备2的情况下获得良好的感受/反馈(Feedback)。
[0024]如果用户已经结束他的输入并且屏幕内容为他以对他来说适意的大小而被示出，那么他再次将他的手移动到中立的状况(如在图2C中所示出的那样)，所述中立的状况例如与按照图2A的中立的状况相对应。只要所述由拇指9和食指8构成的环被中断并被打开，该输入设备2就结束缩放模式，使得手6朝着传感器或者远离传感器3的进一步移动不再被看作是用于变大或者变小屏幕内容的输入。
[0025]在下面，用于识别所述缩放手势的对传感器3的图像数据的分析还应详细地被探讨:
首先，对通过传感器3检测到的图像进行根据Zoran Zivkovic的背景建模(ZoranZivkovic^uImproved Adaptive Gaussian Mixture Mode I for BackgroundSubstrat1n”，ICPR, 2004年)。由此，背景和前景被彼此分开。在此，在机动车中的静止的或不改变的由所述传感器3检测到的图像被理解为背景。所述静止的图像用作参考图像，所述参考图像在图序(BiIdfolge)的每个时间点从当前检测到的图像被抽出(abziehen)，使得只有在最终得到的差别图像(Differenzbild)中的图像元素或像素被标记，所述图像元素或像素区别于前面所限定的/所检测到的静止的背景图像。所述前景是用户的在所述传感器3的检测范围中移动的手6，如其在图1中被示例性地示出的那样。
[0026]替换于背景建模或者除了背景建模以外还设置，执行根据Dadgostar和Sarrafzadeh的前景建模(Farhad Dadgostar和Abdolhossein Sarrafzadeh的 “Anadaptive real-time skin detector based on Hue thresholding: A comparison ontwo mot1n tracking methods”模式识别快报(Pattern Recognit1n Letters)，2006年，第1342-1352页)，在此前景建模的情况下，针对手识别的相关的前景区域通过专门的肤色模型(Hautfarbmodelle)来检测，其中基于在手和背景之间的颜色区别来识别所述手。
[0027]基于通过所述前景建模和/或背景建模赢得的数据，所述手6的手轮廓被确定，并且尤其是手轮廓重心也被计算。为此，有利地执行根据Suzuki和Abe的手轮廓分割(S.Suzuki和K.Abe的“Topological Structural Analysis of Digitized Binary Imagesby Border Following.”CVGIP，1985年，第32-46页)。紧接着，手6的指尖并且因此各个单独的手指被识别。这优选地根据手轮廓的所检测到的弯曲而实现，诸如在MaliKShahzadMalik的 “Real-time Hand Tracking and Finger Tracking for Interact1n”，多伦多:CSC2503F项目报告(CSC2503F Project Report)，多伦多大学，2003年)中曾被描述的那样。可替换地，手建模也可如它由Liu和LovelI (Liu Nianjur^PBrian C.LovelI的“HandGesture Extract1n by Active Shape Models”，数字图像计算技术和应用程序大会(Proceedings of the Digital Image Computing on Techniques and Applicat1ns)，2005年)曾描述的那样被执