本发明涉及计算机领域，尤其涉及一种基于预测肢体动作变化进行人机交互的方法。
背景技术：
1、随着科技的不断进步，人机交互的方式也在不断演变。越来越多的用户选择通过肢体运动来进行人机交互，这种方式给用户带来了更加沉浸式的体验。然而，传统的通过肢体运动来进行人机交互方式由于整个过程涉及到从摄像头捕获到人机交互软件做出响应的时间，其响应速度存在瓶颈，用户的体验受到了一定的影响。
技术实现思路
1、本发明的目的在于解决通过肢体运动来进行人机交互的响应速度慢的问题，从而有效提高人机交互的响应速度，增强用户的沉浸式体验。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
3、一种基于预测肢体动作变化进行人机交互的方法。该方法利用了肢体动作的预测，引入了负时延概念，从而减少了从摄像头捕获到人机交互软件做出响应期间的整体时间。通过预测肢体运动，该方法能够在用户完成肢体运动之前就预测出接下来的动作，进而在肢体运动完成后立即做出响应，其包括以下步骤：
4、1)通过智能手机的摄像头或独立摄像头实时捕获肢体运动视频；
5、2)通过智能手机或主机中的算法识别肢体多个关键节点相对于视频画面的位置；
6、3)通过对肢体关键节点历史位移速度和位移加速度初步预测该节点未来位置；
7、4)通过在人机交互软件中加入特定引导增加肢体关键节点预测的准确性；
8、5)通过使用噪声过滤算法过滤肢体关键节点识别算法造成的节点位置抖动。
9、优选的，还包括所述算法可以运行在智能手机或者主机上，还包括若算法运行在所述智能手机中，则所述智能手机和所述运行人机交互软件的主机之间需要通过蓝牙或者无线网络模块进行通信，所述人机交互软件根据预测结果做出响应。
10、优选的，所述预测算法是针对肢体关键节点，例如：左手、右手、头部等，所述预测算法是根据所述关键节点历史位置、历史速度、历史加速度进行独立预测的，并且可以在算法中选择所需的部分所述关键节点进行预测，并不需要对所有所述关键节点进行预测的，从而减少预测算法的计算时间。
11、优选的，所述人机交互软件可以通过加入特定位置的交互，例如在屏幕左上角位置出现交互按钮等方式，向所述预测肢体动作变化算法中提交交互位置，所述预测算法会在所述肢体关键节点即将到达交互位置时预测该关键节点的未来运动速度会下降，从而增加预测的准确性。
12、优选的，所述速测算法最终会使用一种噪声过滤算法，例如：卡尔曼滤波、双指数滤波等，对所述关键节点位置进行噪声过滤，从而减少在识别和预测所述肢体关键节点位置的抖动。
13、本发明的有益效果：通过预测肢体运动，引入负时延概念，减少从摄像头捕获到人机交互软件做出响应期间的整体时间，有效提高通过肢体运动进行人机交互的响应速度，增强用户的沉浸式体验。
1.一种基于预测肢体动作变化进行人机交互的方法，该方法至少需要一部智能手机或者一个摄像头，还需一台用以运行人机交互软件的主机，所述人机交互软件可以是三维或二维的游戏、办公软件、主机操作系统等。其特征在于：所述主机或所述智能手机中运行一种能够预测其所拍摄的人体肢体关键节点运动的算法；该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于预测肢体动作变化进行人机交互的方法，其特征在于，通过预测肢体运动，引入负时延概念，减少从摄像头捕获到人机交互软件做出响应期间的整体时间。
3.根据权利要求1所述的预测肢体动作变化的方法，其特征在于，算法可以运行在智能手机或者主机上，还包括若算法运行在所述智能手机中，则所述智能手机和所述运行人机交互软件的主机之间需要通过蓝牙或者无线网络模块进行通信，所述人机交互软件根据预测结果做出响应。
4.根据权利要求1所述的预测肢体动作变化的方法，其特征在于，所述预测算法是针对肢体关键节点，例如：左手、右手、头部等，所述预测算法是根据所述关键节点历史位置、历史速度、历史加速度进行独立预测的，并且可以在算法中选择所需的部分所述关键节点进行预测，并不需要对所有所述关键节点进行预测的，从而减少预测算法的计算时间。
5.根据权利要求1所述的预测肢体动作变化的方法，其特征在于，所述人机交互软件可以通过加入特定位置的交互，例如在屏幕左上角位置出现交互按钮等方式，向所述预测肢体动作变化算法中提交交互位置，所述预测算法会在所述肢体关键节点即将到达交互位置时预测该关键节点的未来运动速度会下降，从而增加预测的准确性。
6.根据权利要求1所述的预测肢体动作变化的方法，其特征在于，所述速测算法最终会使用一种噪声过滤算法，例如：卡尔曼滤波、双指数滤波等，对所述关键节点位置进行噪声过滤，从而减少在识别和预测所述肢体关键节点位置的抖动。