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    广西11选5基本走势图: 一种基于加速度传感器的手势识别方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    广西11选5大小走势图 www.fnjpv.tw CN201610159248.1

    申请日:

    2016.03.21

    公开号:

    CN105824420A

    公开日:

    2016.08.03

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06F 3/01申请日:20160321|||公开
    IPC分类号: G06F3/01; G06F3/0346(2013.01)I 主分类号: G06F3/01
    申请人: 李骁
    发明人: 李骁; 杨明胜
    地址: 518000 广东省深圳市宝安区圣拿威湾美花园9A-2108
    优先权:
    专利代理机构: 广东前海律师事务所 44323 代理人: 王松柏
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201610159248.1

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2018.09.14|||2016.08.31|||2016.08.03

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种基于加速度传感器的手势识别方法,属于手势识别技术领域。本发明得手势识别方法在计算过程中,可自动判断动作的起点和终点。不需要外界的控制介入。本发明分三步(夹角、特征、状态)逐步排除掉不符合标准的手势,减少了总体计算量,同时也降低了误操作的几率。本发明的动作库特征通过采集大量手势标本获得,由系统输入,不能由用户个体自行调整设置。这样虽然对手势的特征差异性要求高,但计算量小,识别率高,提高了算法的实时性,可以以低成本达到快速识别。

    权利要求书

    1.一种基于加速度传感器的手势识别方法,其特征在于:包括如下步骤:
    (1)通过传感器采集用户手部动作的加速度数据和角速度数据;
    (2)对步骤(1)采集的数据进行卡尔曼滤波,去除手势过程中的抖动干
    扰和传感器杂波;
    (3)进行动作的边界检测,利用手势动作与加速度变化量的相关性,自动
    判断动作的起止点,并截取此段动作数据作为本次的判断手势;
    (4)对步骤(3)截取的动作数据进行高通滤波和低通滤波,过滤掉非手
    势动作数据,进一步剔除干扰;
    (5)姿态计算,根据传感器数据计算出运动时传感器与地平面的夹角,获
    得姿态数据,并根据夹角排除掉方向异常的误操作手势;
    (6)根据角速度数据、加速度数据及姿态数据,与动作库中的手势动作特
    征进行比对,确认手势是否有效、及手势类型;
    (7)该算法匹配的手势控制装置,具有多种工作状态;根据装置的当前状
    态,若手势有效,则发出对应指令;这样同一手势在不同状态下代表不同指令,
    可以有效减少手势数量,便于识别,也方便用户记忆。
    2.根据权利要求1所述的基于加速度传感器的手势识别方法,其特征在
    于:所述步骤(1)采集数据时,按固定的时间间隔对加速度数据进行采样。
    3.根据权利要求1所述的基于加速度传感器的手势识别方法,其特征在
    于:所述步骤(2)采用卡尔曼滤波,在已知测量方差的情况下,对传感器采集
    到的数据,进行实时更新,算出当前真实数据的最优解,过滤掉手势过程中手
    的抖动和传感器硬件本身的精度误差。
    4.根据权利要求1所述的基于加速度传感器的手势识别方法,其特征在
    于:所述步骤(3)采用基于加速度变化量的边界检测方法,计算方式如下:
    1)先分别计算每个采样点过滤掉重力影响的x、y、z轴线性加速度,
    a x i = a o x i - g x i a y i = a o y i - g y i a z i = a o z i - g z i ]]>
    其中,aoxi、aoyi、aozi为第i个采样点测得x、y、z轴加速度数据,
    gxi、gyi、gzi为该采样点重力加速度在x、y、z轴的分量;
    2)计算第i个采样点的加速度差分绝对值之和Δai,
    Δai=abs(axi-ax(i-1))+abs(ayi-ay(i-1))+abs(azi-az(i-1))
    3)定义N为采样数据个数,Mth为起点和终点的检测阙值:
    如果则i即为手势起点;
    如果且已有起点时,则i为手势终点。
    5.根据权利要求1所述的基于加速度传感器的手势识别方法,其特征在
    于:所述步骤(4)的初步过滤方式,先考察动作库中所有手势的加速度变化量、
    动作时间长度的最大值和最小值,利用边界限定规则,对步骤(3)中截取到的
    动作数据做判定,丢弃掉不在此最大值和最小值范围内的数据。
    6.根据权利要求1所述的基于加速度传感器的手势识别方法,其特征在
    于:所述步骤(5)的姿态计算,计算方式如下:先根据重力加速度在x、y、z
    轴上的分量gx、gy、gz,转化为表示传感器旋转角的四元数q=[w,x,y,z]π;再
    根据四元数q计算出传感器与地面的夹角,分别是z轴的偏航角ψ、y轴的俯仰
    角θ、x轴的横滚角

    若当前手势的夹角范围在预设范围内,则将此数据带入下一步。
    7.根据权利要求1所述的基于加速度传感器的手势识别方法,其特征在
    于:所述步骤(6)中动作库中的手势动作,基于以下特征点来区分:
    ①加速度变化值中的最大值和最小值:即步骤(3)中计算的加速度差
    分绝对值之和Δai的最大值和最小值;
    ②手势时间长度L:L=t终点时间-t起点时间;
    ③x、y、z三轴方向的加速度变化值,并确定其中加速度变化最大的轴:
    E a x = Σ i = 1 L [ ( a x i - a x ( i - 1 ) ) 2 ] E a y = Σ i = 1 L [ ( a y i - a y ( i - 1 ) ) 2 ] E a z = Σ i = 1 L [ ( a z i - a z ( i - 1 ) ) 2 ] ]]>
    其中,L即为手势的时间长度;
    ④x、y、z三轴方向的角速度变化值,并确定其中角速度变化最大的轴:

    其中,每个采样点的ψ、θ、即为步骤(5)中计算的z轴的偏航角
    ψ、y轴的俯仰角θ、x轴的横滚角
    ⑤在x、y、z三轴上各扫过的角度:

    ⑥加速度变化波峰数Px、Py、Pz:在手势边界内,设备在x、y、z轴上
    出现的加速度波峰数;
    ⑦角速度变化波峰数Pψ、Pθ、在手势边界内,设备在x、y、z轴
    上出现的角速度波峰数;
    针对步骤(5)得到的数据,按上述7个特征点的顺序进行逐项比对;如果
    与动作库中某个手势的所有特征点都符合,则判定为该手势,终止判定过程;
    如找不到相符的动作,则判断该手势无效,终止判定过程。
    8.根据权利要求7所述的基于加速度传感器的手势识别方法,其特征在于:
    所述动作库内的特征数据,通过采集不同状态、不同个体的手势标本获得,由
    系统输入,不能由用户个体自行调整设置;该方案对手势的特征差异性要求高,
    但计算量小,识别率高,不需要针对单个个体做适配,可以以低成本达到快速
    识别。

    关 键 词:
    一种 基于 加速度 传感器 手势 识别 方法
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