本發(fā)明屬于通信電子技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于智能手表的人體手指細(xì)微動(dòng)作識(shí)別方法。

背景技術(shù)：

近年來智能可穿戴設(shè)備得到了快速的發(fā)展，以智能手表和智能手環(huán)為代表的各類民用可穿戴設(shè)備得到大力普及。然而由于智能手表屏幕很小以及單一的按鍵，人們在進(jìn)行信息交互和使用時(shí)十分不方便。

同時(shí)，現(xiàn)有的基于智能手表人體活動(dòng)識(shí)別研究主要集中在下肢簡單行為識(shí)別上，例如計(jì)步功能，智能硬件的能力并沒有得到充分發(fā)揮，導(dǎo)致用戶粘性不足。

如果智能手表能夠區(qū)分不同的手指細(xì)微動(dòng)作，會(huì)給智能手表帶來巨大的商業(yè)價(jià)值，豐富智能手表的功能，簡化人機(jī)交互過程。早期在人體手指細(xì)微運(yùn)動(dòng)的研究工作主要是利用特殊的傳感器和專業(yè)設(shè)備等，例如肌肉電信號(hào)傳感器和定制手套，雖然這些定制設(shè)備具有很強(qiáng)的能力去檢測手指肌肉運(yùn)動(dòng)，但需要額外的硬件，增加了成本。同時(shí)，介于當(dāng)前智能手表大多只配備了單枚加速度傳感器，研究基于單枚加速度器的人體手指細(xì)微動(dòng)作識(shí)別是非常有意義的。

為此本發(fā)明提出了一種基于智能手表的人體手指動(dòng)作識(shí)別方法，通過智能手表內(nèi)置的加速度傳感器采集手指運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，在智能手表上識(shí)別手指細(xì)微動(dòng)作得出手指識(shí)別結(jié)果，利用識(shí)別結(jié)果來對智能手表進(jìn)行操作和控制。此發(fā)明在通用的智能手表上，不增加硬件成本，將為智能手表帶來更多的智能應(yīng)用，提高人表交互的便捷性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明提供了一種基于智能手表的人體手指細(xì)微動(dòng)作識(shí)別方法，用于解決用戶與智能手表交互信息誤操作以及依賴特殊設(shè)備對手指動(dòng)作進(jìn)行識(shí)別成本高等問題，利用通用智能手表理解識(shí)別人體手指動(dòng)作，對智能手表進(jìn)行操作和控制，提供了更加自然的交互方式，賦予智能手表新的應(yīng)用契機(jī)。

為了精確識(shí)別理解人體手指動(dòng)作和對智能手表進(jìn)行正確操作，本發(fā)明利用通用的智能手表的內(nèi)置加速度傳感器和運(yùn)算能力對數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和處理，同時(shí)設(shè)計(jì)了一套人體手指動(dòng)作識(shí)別方法，來實(shí)現(xiàn)人體手指動(dòng)作的精確識(shí)別，并對智能手表進(jìn)行操作和控制，主要包含以下幾個(gè)特征：

(1)精確提取手指動(dòng)作片段算法。在智能手表采集人體手指細(xì)微動(dòng)作過程中，通過數(shù)據(jù)預(yù)處理算法過濾原始采集數(shù)據(jù)的噪聲，得到有效的手指動(dòng)作產(chǎn)生的加速度信號(hào)數(shù)據(jù)。同時(shí)，采用數(shù)據(jù)序列分割提取動(dòng)作片段算法，對手指動(dòng)作產(chǎn)生的連續(xù)加速度信號(hào)數(shù)據(jù)序列進(jìn)行分割，得到若干長度相等的數(shù)據(jù)片段，利用加速度和均值閾值過濾提取包含完整手指動(dòng)作的數(shù)據(jù)片段，實(shí)現(xiàn)手指動(dòng)作片段提取的自動(dòng)化，主動(dòng)讓機(jī)器對動(dòng)作進(jìn)行認(rèn)知。

(2)手指動(dòng)作加速度特征值選取方法。智能手表提取到的手指動(dòng)作片段仍然具有采集時(shí)的原始數(shù)據(jù)形態(tài)，要經(jīng)過特征值提取獲得該動(dòng)作窗口內(nèi)的加速度數(shù)據(jù)特征值。選取特征值算法。用于從手指運(yùn)動(dòng)全部加速度數(shù)據(jù)特征值中選取具有一部分優(yōu)秀數(shù)據(jù)表征能力的特征值，降低系統(tǒng)開銷。

(3)根據(jù)識(shí)別手指動(dòng)作對智能手表進(jìn)行控制和操作方案。在該方案中，通過大量手指動(dòng)作樣本訓(xùn)練集結(jié)合分類算法構(gòu)建手指動(dòng)作識(shí)別分類模型，并將該分類模型保存在智能手表應(yīng)用當(dāng)中。同時(shí)，將選取的數(shù)據(jù)特征值作為手指動(dòng)作識(shí)別分類模型的輸入，使智能手表正確理解識(shí)別不同的手指動(dòng)作，得出識(shí)別結(jié)果。智能手表響應(yīng)識(shí)別結(jié)果對智能手表進(jìn)行相應(yīng)操作和控制，達(dá)到人體手指動(dòng)作控制和使用智能手表的目的。

附圖說明

圖1是本發(fā)明中系統(tǒng)整體流程的示意圖

圖2智能手表采集手指動(dòng)作示意圖

圖3是本發(fā)明中動(dòng)作片段提取流程圖

圖4是本發(fā)明中選取特征值流程圖

圖5是本發(fā)明中操作智能手表示意圖

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的具體實(shí)施方式進(jìn)行描述，以便本領(lǐng)域的技術(shù)人員更好的理解本發(fā)明，并使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更加明顯易懂。需要特別提醒注意的是，在以下描述中，當(dāng)已知功能和設(shè)計(jì)的詳細(xì)描述也許會(huì)淡化本發(fā)明的主要內(nèi)容時(shí)，這些描述在這里將被忽略。

在本發(fā)明中，包含對智能手表加速度傳感器采集手指動(dòng)作信號(hào)精確提取手指動(dòng)作片段算法、手指動(dòng)作片段加速度特征值選取方法以及根據(jù)識(shí)別手指動(dòng)作對智能手表進(jìn)行控制和操作方案，系統(tǒng)整體流程如圖1所示，下面分別進(jìn)行詳細(xì)介紹。

(1)精確提取手指動(dòng)作片段算法

1)采集連續(xù)手指動(dòng)作原始數(shù)據(jù)

本文的人體手指細(xì)微動(dòng)作數(shù)據(jù)采集主要是通過佩戴在人體手腕處智能手表中的三維加速度感應(yīng)器獲取人體在運(yùn)動(dòng)瞬間產(chǎn)生的加速度值。手指做出不同的細(xì)微動(dòng)作時(shí)，會(huì)有不同的傳感器變化幅度。這些不同的手指連接到手腕上肌腱組織，根據(jù)動(dòng)作的不同，產(chǎn)生不同的加速度反饋至智能手表上。其中，加速度感應(yīng)器提供了x、y、z三維方向的加速度矢量數(shù)據(jù)，x、y、z三個(gè)方向是固定的，它們與手表屏幕的關(guān)系如圖2所示。

2)數(shù)據(jù)預(yù)處理(降噪和濾波)

采集到的數(shù)據(jù)會(huì)不可避免的受到噪聲的影響，受到噪聲干擾主要有兩點(diǎn)：第一，智能手表內(nèi)置加速度計(jì)會(huì)受到重力的影響，因此加速度輸出包含了重力加速度的分量和運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的加速度分量；第二，人體手臂和手部會(huì)有不自主的微小抖動(dòng)以及佩戴手表角度和方向的不同，這些噪聲對手指細(xì)微動(dòng)作識(shí)別造成了一定的干擾。為了能夠進(jìn)一步獲取更加穩(wěn)定和可用的數(shù)據(jù)特征，在提取動(dòng)作片段和特征值之前，需要對采集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行一些預(yù)處理操作，主要包括降噪、濾波等操作。

i.降噪

為了測量手指運(yùn)動(dòng)實(shí)際產(chǎn)生的加速度，必須從加速度計(jì)數(shù)據(jù)中去除重力的貢獻(xiàn)。由于重力加速度分量在信號(hào)中是低頻，可以使用低通濾波器來隔離重力，從原始加速度輸出分離出了每個(gè)軸上重力加速度信號(hào)和運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生加速度信號(hào)，最終得到手指運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的運(yùn)動(dòng)加速度信號(hào)數(shù)據(jù)。

ii.濾波

對于運(yùn)動(dòng)加速度信號(hào)的去噪，我們通過計(jì)算各個(gè)軸上的運(yùn)動(dòng)加速度平方和，如公式acc_squar＝ax²+ay²+az²，acc_squar是智能手表三維空間中的加速度向量的模，僅反映加速度大小的變化，過濾了佩戴手表角度和方向的影響，提取了不同手指動(dòng)作中手腕肌腱反饋的力度；由于采集過程中人體的手臂和手指不自覺的輕微抖動(dòng)，此時(shí)輸出的數(shù)據(jù)仍然摻雜了一定的噪聲信號(hào)后，毛刺和抖動(dòng)較多，本發(fā)明利用移動(dòng)均值濾波器消除原始數(shù)據(jù)加速度平方和acc_squar中的噪聲，使運(yùn)動(dòng)加速度更加平滑，過濾毛刺和隨機(jī)信號(hào)，得到過濾后的數(shù)據(jù)為acc_filter。

3)精確提取單個(gè)手指動(dòng)作片段

i.滑動(dòng)窗口分割

由于從加速度傳感器采集的連續(xù)性原始數(shù)據(jù)序列，經(jīng)過預(yù)處理之后，仍不能直接地表征人體的行為活動(dòng)，需要重新變換數(shù)據(jù)形式，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分割提取手指細(xì)微動(dòng)作片段。本發(fā)明采用了滑動(dòng)窗口分割法來進(jìn)行動(dòng)作片段分割，滑動(dòng)窗口大小為n,覆蓋率為cov,對手指細(xì)微動(dòng)作數(shù)據(jù)序列進(jìn)行數(shù)據(jù)片段分割。

ii.提取手指動(dòng)作數(shù)據(jù)片段

滑動(dòng)窗口分割的數(shù)據(jù)片段{d1,d2,d3...dn}也包含了靜止行為或者其他動(dòng)作干擾片段，因此需要提取到合適的手指動(dòng)作數(shù)據(jù)片段di。本發(fā)明采用滑動(dòng)窗口內(nèi)的加速度方差閾值vt和均值閾值mt作為數(shù)據(jù)波動(dòng)的具體衡量標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)滑動(dòng)窗口內(nèi)的所有采樣點(diǎn)加速度方差va和均值ma滿足于va＞vt∩ma＞mt時(shí)，分割出滿足條件的細(xì)微手指動(dòng)作片段di。精確提取手指動(dòng)作片段流程如圖3所示。

(2)手指動(dòng)作片段加速度特征值選取方法

1)特征提取

經(jīng)過處理的傳感數(shù)據(jù)仍然具有采集時(shí)的數(shù)據(jù)形態(tài)，需要經(jīng)過特征值提取獲得該動(dòng)作窗口內(nèi)的行為特征，從而通過分類模型準(zhǔn)確的判斷行為類別。通過3維加速度數(shù)據(jù)(x軸，y軸，z軸)、acc_filter數(shù)據(jù)共4個(gè)維度分別提取出均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度、峰度、均方根、最大值、峰谷值間距等8個(gè)時(shí)域特征，共32個(gè)特征值來進(jìn)行動(dòng)作的表征和分類。

2)選取最優(yōu)特征值

為了計(jì)算這些特征值的價(jià)值，我們使用基于信息增益的特征評估。在劃分?jǐn)?shù)據(jù)集之前之后信息發(fā)生的變化成為信息增益，通過計(jì)算每個(gè)特征值劃分?jǐn)?shù)據(jù)集獲得的信息增益，獲得信息增益最高的特征就是最好的選擇。選取特征值過程如圖4所示：

(3)根據(jù)識(shí)別手指動(dòng)作對智能手表進(jìn)行控制和操作方案

1)分類識(shí)別模型構(gòu)建

為了對人體手指細(xì)微動(dòng)作進(jìn)行識(shí)別，首先要構(gòu)建分類器模型來手指動(dòng)作進(jìn)行分類。通過對大量的手指動(dòng)作訓(xùn)練樣本集進(jìn)行處理和選取特征值之后，結(jié)合分類算法構(gòu)建優(yōu)秀的手指識(shí)別分類模型將其保存在智能手表上。

2)操作控制智能手表

智能手表正確識(shí)別手指動(dòng)類別，得到手指動(dòng)作結(jié)果，發(fā)送給操作智能手表模塊，用于接收手指動(dòng)作的識(shí)別結(jié)果，對結(jié)果作出響應(yīng)，控制操作智能手表。操作過程如圖5所示。

本發(fā)明手指動(dòng)作在智能手表的應(yīng)用與識(shí)別方法具有以下優(yōu)點(diǎn)：

1)精確提取手指動(dòng)作片段

本發(fā)明中，智能手表采集人體手指動(dòng)作原始數(shù)據(jù)是連續(xù)的數(shù)據(jù)序列且受到了外界噪聲干擾，利用精確提取手指動(dòng)作片段算法，采用數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)對采集的手原始數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪和過濾，得到處理后連續(xù)的有效數(shù)據(jù)序列。通過數(shù)據(jù)序列分割提取動(dòng)作片段算法，將連續(xù)序列分割成長度相等的數(shù)據(jù)片段，采用閾值比較的方式精確提取出手指動(dòng)作片段。

2)準(zhǔn)確理解識(shí)別手指動(dòng)作而且對設(shè)備要求低

本發(fā)明中，基于通用的智能手表內(nèi)置的單枚加速度傳感器對人體手指動(dòng)作進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別，相對于早期利用定制設(shè)備來識(shí)別手指動(dòng)作，不僅降低了成本、而且簡化人機(jī)交互過程，豐富智能手表的功能。

3)通過手指動(dòng)作對智能手表進(jìn)行操作，交互方便自然

本發(fā)明中，用戶可在佩戴智能手表不使用細(xì)小屏幕按鍵的情況下，僅僅通過人體手指動(dòng)作對智能手表進(jìn)行控制和操作。

盡管上面對本發(fā)明的具體實(shí)施方式進(jìn)行了描述，以便于本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員理解本發(fā)明，但應(yīng)該清楚，本發(fā)明不限于具體實(shí)施方式的范圍，對本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來講，只要各種變化在所附的權(quán)利要求限定和確定的本發(fā)明的精神和范圍內(nèi)，這些變化是顯而易見的，一切利用本發(fā)明構(gòu)思的發(fā)明創(chuàng)造均在保護(hù)之列。