S200)。详细地说，如图10所示，首先进行步骤S210，从候选的指尖边缘线的两端点，将从图像区块中获得的一手指长度估计值与一手指方向估计值带入一预定方程式，以在图像区块中找出对应的多个像素点。此预定方程式的设计乃是从手指的外观特征而来。候选的指尖边缘线的两端点的距离可以Westimate表示，如此一来，候选的指尖边缘线对应的手指最大长度Lmax可以WestimateXmax (Rl7w)表示，并且得到代表手指边缘的线段方程为:
[0043]tan (Dfinger) = (y_yn) / (x-xn)方程式⑴；
[0044]线段长度L为:
[0045]L= [ (xn-x) X (xn-x) + (yn_y) X (yn_y) ]1/2 方程式⑵；
[0046]其中X e {χη,…，xn+L眶X cos (Dfinger)}，y e {yn,…，yn+L眶X sin (Dfinger)}，
n e {I, 2}，Dfing?代表该候选的指尖边缘线的一端点的一预定切线方向，指尖边缘线的两端点的座标为(xn，yn)(ne {1，2})。因此，将从图像区块中获得的一手指长度估计值Lestimate与一手指方向估计值Dfing-e带入方程式(I)、⑵中，假设L—为(0，Lmax]、Dfingwestimate为[DfingCT- Θ，Dfinger+ Θ ]，在图像区块中拟合找出线段对应的像素点Px。接着，如步骤S220中所述，从该些像素点Px的梯度方向Gx的平均值Gnrean计算出该至少一手指边缘方向。由于梯度方向是与手指边缘方向垂直，取得梯度方向的平均值G_n之后，可得到手指边缘万向 Destimate—edge 为 Gmean土 /2 ο
[0047]接着，在获得手指边缘方向Destiniato edge之后，在步骤S300中比较每一手指边缘方向Destimate rate与从该图像区块中获得的手指方向估计值Dfing-将与该手指方向估计
Dfinger_
estimate
最接近的手指边缘方向Destimate *储存作为一最佳手指方向Dfingw best,并将与手指方向估计值Dfingw estimate最接近的手指边缘方向DestimatWdge对应的手指长度估计值
Lestimate 储存作为最佳手指长度 Lfinger_best °
[0048]以上步骤乃是针对各个不同的手指，如:拇指、食指、中指、无名指、小指进行，因此对于各个不同的手指有不同的最佳手指方向及最佳手指长度。在取得了最佳手指方向Dfinger best和最佳手指长度Lfingw best之后，便可据此在图像区块中判断候选的手指边缘线(步骤S400)。判断的标准可以是在角度临近最佳手指方向Dfingw best —范围内和长度临近最佳手指长度Lfingw best的一范围内的指尖边缘线和形成手指边缘的像素点Px，被视作是候选的手指边缘线。
[0049]在图像区块中判断候选的手指边缘线之后，可进行指尖顶点的判断，对此，请额外参考图4，其显示一指尖边缘线的示意图，从中可以看出在候选的指尖边缘线上的指尖顶点P3到两端点的距离是最大的，因此，判断手指中线的第一步是计算出此候选的指尖边缘线上，具有到候选的指尖边缘线的两端点连线的距离最大值的一点，并将此点作为指尖顶点P3(步骤S500)。若以数学方程式代表，假设以(xn，yn)(ne {1，2，3，…，m})代表候选的指尖边缘线上的各点，由向量外积可得候选的指尖边缘线上的一点到两端点连线的距离
S A plp2pn 为:
[0050]S Δ plp2pn= [ (X2-X1) X (Yn-Y1) - (Y2-Y1) X (Xn-X1) 1/2 ；
[0051]并且计算出S Aplp2pn具有最大值时的(xn，yn)，则此(xn，yn)值即为指尖顶点P3的座标。
[0052]另请参考图9，其显示依据本发明之一实施例的体感侦测方法的另一选用流程图，示范性地判断出人手的一手掌掌心点。在此，手掌掌心点可藉由判断手指中线得出。接续步骤S500，在步骤S600中，取得通过指尖顶点P3、与该候选的指尖边缘线的两端点的连线垂直的一垂线，并将之作为一手指中线。举例来说，手指中线的长度可以依据对应的手指边缘线的长度决定。接着，另请参考图5，其显示依据本发明之另一实施例的体感侦测方法在一影像中辨识出人体的至少一手部特征的示意图。在取得手指中线之后，在步骤S700中，据此找出对应拇指与中指的该些手指中线的交点，并将之作为一手掌掌心点。详细地说，首先，乃是从中指的手指中线的末端M3进行延长，即作出直线S2M3，记作LS2M3，接着，过拇指的手指中线的末端Ml作Ls2m3的垂线，交于C点，此C点即为手掌掌心点。
[0053]在另一实施例中，当欲辨识掌心的手部特征时，可依据所找出的手掌掌心点C点与拇指的手指中线的末端Ml之间的距离为半径、手掌掌心点C点为圆心作出一圆，此圆可代表手掌的一个内接圆，如此一来，手掌掌心的位置与手掌的范围即可以确定。
[0054]在确认先前的一图像区块中的人手的一手掌掌心点、五根手指的各个指尖顶点的位置及所有手指对应的手指中线之后，接着，在当前的一图像区块中，确认一组运动方向最一致的指尖顶点(步骤S1120)。举例来说，可以透过结合第一次辨识到的手的信息和当前找到类似手指的物体，来找出运动方向最一致的一组指尖。
[0055]接着，在步骤S1130中，从确认出的该些指尖顶点在当前的该图像区块中与先前的该图像区块中的该些指尖顶点的个别位移，估算缺失的该至少一指尖顶点的位置。详细地说，可以分别对于对应到同一根手指的指尖顶点在先前的和当前的图像区块中的位置，计算出这根手指的位移、方向、速度等参数，关连到人手的每根手指当中彼此之间的关系，再以内插或其他数学方式计算出缺失的手指对应的指尖顶点的当前的位置。如此即使是因为影像中难以辨识出全部手指的指尖顶点位置，也可通过本方法找出全部手指的指尖顶点位置，进而持续追踪全部手指的指尖顶点位置的变化。
[0056]接着，在步骤S1140中，修正经过估算出的该至少一指尖顶点所找出的一手掌掌心点的位置。在此示范性地是使用运动学方程(Equat1n of mot1n)的卡尔曼滤波器(Kalman filter)进行修正,然而本发明并未限制于此。
[0057]在其他实施例中，可以不仅追踪手指的指尖顶点和手掌掌心点的当前位置与变化，更可以藉由此些数据辨识出人手的手势。这些辨识的机制主要都是透过观察人手手势的特征而设计的，因此可辨识贴合人体的实际特征，而有较好的辨识正确性。举例来说，第一例是辨识出人手的一拍击手势。辨识的机制是当判断出所有的指尖顶点(包括可直接辨识出和缺失却透过估算得出的指尖顶点)及手掌掌心点在多个图像区块中的位置变化为，除了对应拇指之外的所有指尖顶点皆往下运动，手掌掌心点位置接近不变，且除了对应拇指之外的对应同一根手指的该些手指边缘线之间距离变大时，就可以辨识出人手的一拍击