一種基于加速度傳感器的手勢識(shí)別方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于加速度傳感器的手勢識(shí)別方法，屬于手勢識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明得手勢識(shí)別方法在計(jì)算過程中，可自動(dòng)判斷動(dòng)作的起點(diǎn)和終點(diǎn)。不需要外界的控制介入。本發(fā)明分三步(夾角、特征、狀態(tài))逐步排除掉不符合標(biāo)準(zhǔn)的手勢，減少了總體計(jì)算量，同時(shí)也降低了誤操作的幾率。本發(fā)明的動(dòng)作庫特征通過采集大量手勢標(biāo)本獲得，由系統(tǒng)輸入，不能由用戶個(gè)體自行調(diào)整設(shè)置。這樣雖然對(duì)手勢的特征差異性要求高，但計(jì)算量小，識(shí)別率高，提高了算法的實(shí)時(shí)性，可以以低成本達(dá)到快速識(shí)別。
【專利說明】
-種基于加速度傳感器的手勢識(shí)別方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明屬于手勢識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，特別設(shè)及一種基于加速度傳感器的手勢識(shí)別方 法。
【背景技術(shù)】
[0002] 智能穿戴設(shè)備作為目前制造領(lǐng)域前沿方向之一，包括手勢識(shí)別在內(nèi)的運(yùn)動(dòng)識(shí)別被 廣泛應(yīng)用于智能穿戴設(shè)備中，將加速度傳感器應(yīng)用到手勢識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，通過分析人手勢 運(yùn)動(dòng)時(shí)所產(chǎn)生的加速度信號(hào)來進(jìn)行檢測、識(shí)別用戶的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)并實(shí)現(xiàn)對(duì)智能設(shè)備的操作。 然而目前的加速度傳感器應(yīng)用于手勢識(shí)別領(lǐng)域中存在著不能較準(zhǔn)確的判斷動(dòng)作的起止點(diǎn) (或需要手動(dòng)設(shè)置），不能很好的判斷篩選出不符合標(biāo)準(zhǔn)的手勢、造成誤操作等缺點(diǎn)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明的目的在于克服上述現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺點(diǎn)與不足，提供一種基于加速度 傳感器的手勢識(shí)別方法。
[0004] 本發(fā)明的目的通過下述技術(shù)方案實(shí)現(xiàn):一種基于加速度傳感器的手勢識(shí)別方法， 包括如下步驟：
[0005] (1)通過傳感器采集用戶手部動(dòng)作的加速度數(shù)據(jù)和角速度數(shù)據(jù)；
[0006] (2)對(duì)步驟(1)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行卡爾曼濾波，去除手勢過程中的抖動(dòng)干擾和傳感器 雜波；
[0007] (3)進(jìn)行動(dòng)作的邊界檢測，利用手勢動(dòng)作與加速度變化量的相關(guān)性，自動(dòng)判斷動(dòng)作 的起止點(diǎn)，并截取此段動(dòng)作數(shù)據(jù)作為本次的判斷手勢；
[000引（4)對(duì)步驟(3)截取的動(dòng)作數(shù)據(jù)進(jìn)行高通濾波和低通濾波，過濾掉非手勢動(dòng)作數(shù) 據(jù)，進(jìn)一步剔除干擾；
[0009] (5)姿態(tài)計(jì)算，根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)計(jì)算出運(yùn)動(dòng)時(shí)傳感器與地平面的夾角，獲得姿態(tài)數(shù) 據(jù)，并根據(jù)夾角排除掉方向異常的誤操作手勢；
[0010] (6)根據(jù)角速度數(shù)據(jù)、加速度數(shù)據(jù)及姿態(tài)數(shù)據(jù)，與動(dòng)作庫中的手勢動(dòng)作特征進(jìn)行比 對(duì)，確認(rèn)手勢是否有效、及手勢類型；
[0011] (7)該算法匹配的手勢控制裝置，具有多種工作狀態(tài);根據(jù)裝置的當(dāng)前狀態(tài)，若手 勢有效，則發(fā)出對(duì)應(yīng)指令;運(yùn)樣同一手勢在不同狀態(tài)下代表不同指令，可W有效減少手勢數(shù) 量，便于識(shí)別，也方便用戶記憶。
[0012] 所述步驟(1)采集數(shù)據(jù)時(shí)，按固定的時(shí)間間隔對(duì)加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣。
[0013]所述步驟(2)采用卡爾曼濾波化alman filtering)，在已知測量方差的情況下，對(duì) 傳感器采集到的數(shù)據(jù)，進(jìn)行實(shí)時(shí)更新，算出當(dāng)前真實(shí)數(shù)據(jù)的最優(yōu)解，過濾掉手勢過程中手的 抖動(dòng)和傳感器硬件本身的精度誤差。
[0014] 所述步驟(3)采用基于加速度變化量的邊界檢測方法，計(jì)算方式如下：
[0015] 1)先分別計(jì)算每個(gè)采樣點(diǎn)的X、y、z軸線性加速度(過濾掉重力影響），
[0016]
[0017]其中，a〇xi、a〇yi、a〇zi為第i個(gè)采樣點(diǎn)測得x、y、z軸加速度數(shù)據(jù)，gxi、gyi、gzi為該采樣 點(diǎn)重力加速度在x、y、z軸的分量；
[0018] 2)計(jì)算第i個(gè)采樣點(diǎn)的加速度差分絕對(duì)值之和Aai,
[0019] Δ ai = abS(axi-ax(i-：i))+abS(ayray(i-：L))+abS(az：i-az(i-i))
[0020] 3)定義N為采樣數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)，Mth為起點(diǎn)和終點(diǎn)的檢測闊值：
[0021] 如果
則i即為手勢起點(diǎn)；
[0022] 如果
且已有起點(diǎn)時(shí)，則i為手勢終點(diǎn)。
[0023] 所述步驟(4)的初步過濾方式，先考察動(dòng)作庫中所有手勢的加速度變化量、動(dòng)作時(shí) 間長度的最大值和最小值，利用邊界限定規(guī)則，對(duì)步驟(3)中截取到的動(dòng)作數(shù)據(jù)做判定，丟 棄掉不在此最大值和最小值范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)。
[0024] 所述步驟(5)的姿態(tài)計(jì)算，計(jì)算方式如下：先根據(jù)重力加速度在x、y、z軸上的分量 gx、gy、gz，轉(zhuǎn)化為表示傳感器旋轉(zhuǎn)角的四元數(shù)q=[w，x，y，z]"(或可直接由傳感器輸出四元 數(shù)）；再根據(jù)四元數(shù)q計(jì)算出傳感器與地面的夾角，分別是偏航角Φ(ζ軸）、俯仰角0(y軸）、橫 滾角巧（X軸）：
[0025]
[00%]若當(dāng)前手勢的夾角范圍在預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，則將此數(shù)據(jù)帶入下一步。
[0027] 所述步驟(6)中動(dòng)作庫中的手勢動(dòng)作，基于W下特征點(diǎn)來區(qū)分：
[0028] ①加速度變化值中的最大值和最小值:即步驟(3)中計(jì)算的加速度差
[0029] 分絕對(duì)值之和A ai的最大值和最小值；
[0030] ②手勢時(shí)間長度^ L = t終卻炯-1起卻炯；
[0031] ③x、y、z^軸方向的加速度變化值，并確定其中加速度變化最大的軸：
[0032]
[0033] 其中，L即為手勢的時(shí)間長度；
[0034] ④X、y、ζΞ軸方向的角速度變化值，并確定其中角速度變化最大的軸：
[0035]
[0036] 其中，每個(gè)采樣點(diǎn)的Φ、θ、爺即為步驟(5)中計(jì)算的偏航角Φ(Ζ軸）、俯仰角0(y軸）、 橫滾角巧(X軸）；
[0037] ⑤在x、y、zS軸上各掃過的角度：
[00；3 引
[0039] ⑥加速度變化波峰數(shù)Px、Py、Pz:在手勢邊界內(nèi)，設(shè)備在x、y、z軸上出現(xiàn)的加速度波 峰數(shù)；
[0040] ⑦角速度變化波峰數(shù)Ρφ、Ρθ r?<p·在手勢邊界內(nèi)，設(shè)備在x、y、z軸上出現(xiàn)的角速度波 峰數(shù)；
[0041] 針對(duì)步驟(5)得到的數(shù)據(jù)，按上述7個(gè)特征點(diǎn)的順序進(jìn)行逐項(xiàng)比對(duì);如果與動(dòng)作庫 中某個(gè)手勢的所有特征點(diǎn)都符合，則判定為該手勢，終止判定過程;如找不到相符的動(dòng)作， 則判斷該手勢無效，終止判定過程。
[0042] 所述動(dòng)作庫內(nèi)的特征數(shù)據(jù)，通過采集不同狀態(tài)、不同個(gè)體的手勢標(biāo)本獲得，由系統(tǒng) 輸入，不能由用戶個(gè)體自行調(diào)整設(shè)置;該方案對(duì)手勢的特征差異性要求高，但計(jì)算量小，識(shí) 別率高，不需要針對(duì)單個(gè)個(gè)體做適配，可W W低成本達(dá)到快速識(shí)別。
[0043] 本發(fā)明相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)具有如下的優(yōu)點(diǎn)及效果：
[0044] 1.計(jì)算過程中，可自動(dòng)判斷動(dòng)作的起點(diǎn)和終點(diǎn)。不需要外界的控制介入。
[0045] 2.分Ξ步(夾角、特征、狀態(tài))逐步排除掉不符合標(biāo)準(zhǔn)的手勢，減少了總體計(jì)算量， 同時(shí)也降低了誤操作的幾率。
[0046] 3.動(dòng)作庫特征通過采集大量手勢標(biāo)本獲得，由系統(tǒng)輸入，不能由用戶個(gè)體自行調(diào) 整設(shè)置。運(yùn)樣雖然對(duì)手勢的特征差異性要求高，但計(jì)算量小，識(shí)別率高，提高了算法的實(shí)時(shí) 性，可W W低成本達(dá)到快速識(shí)別。
[0047] 4.該算法匹配的手勢控制裝置具有多種工作狀態(tài)，同一手勢在不同狀態(tài)下，代表 的指令不同。運(yùn)樣可W減少手勢數(shù)量，正好可W解決了第3條所述"手勢的特征差異性要求 高"的問題，便于計(jì)算識(shí)別，也方便用戶記憶。
【附圖說明】
[0048] 圖1是本發(fā)明基于加速度傳感器的手勢識(shí)別方法流程圖。
[0049] 圖2是本發(fā)明步驟(3)采用基于加速度變化量的邊界檢測方法的結(jié)果圖；其中，A為 起點(diǎn)，B為終點(diǎn)。
【具體實(shí)施方式】
[0050] 下面結(jié)合實(shí)施例及附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的描述，但本發(fā)明的實(shí)施方式不限 于此。
[0化1]實(shí)施例1
[0052]如圖1所示，本發(fā)明提供了一種基于加速度傳感器的手勢識(shí)別方法，包括如下步 驟：
[0053] (1)通過傳感器采集用戶手部動(dòng)作的加速度數(shù)據(jù)和角速度數(shù)據(jù)；
[0054] (2)對(duì)步驟(1)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行卡爾曼濾波，去除手勢過程中的抖動(dòng)干擾和傳感器 雜波；
[0055] (3)進(jìn)行動(dòng)作的邊界檢測，利用手勢動(dòng)作與加速度變化量的相關(guān)性，自動(dòng)判斷動(dòng)作 的起止點(diǎn)，并截取此段動(dòng)作數(shù)據(jù)作為本次的判斷手勢；
[0056] (4)對(duì)步驟(3)截取的動(dòng)作數(shù)據(jù)進(jìn)行高通濾波和低通濾波，過濾掉非手勢動(dòng)作數(shù) 據(jù)，進(jìn)一步剔除干擾；
[0057] (5)姿態(tài)計(jì)算，根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)計(jì)算出運(yùn)動(dòng)時(shí)傳感器與地平面的夾角，獲得姿態(tài)數(shù) 據(jù)，并根據(jù)夾角排除掉方向異常的誤操作手勢；
[0058] (6)根據(jù)角速度數(shù)據(jù)、加速度數(shù)據(jù)及姿態(tài)數(shù)據(jù)，與動(dòng)作庫中的手勢動(dòng)作特征進(jìn)行比 對(duì)，確認(rèn)手勢是否有效、及手勢類型；
[0059] (7)該算法匹配的手勢控制裝置，具有多種工作狀態(tài);根據(jù)裝置的當(dāng)前狀態(tài)，若手 勢有效，則發(fā)出對(duì)應(yīng)指令;運(yùn)樣同一手勢在不同狀態(tài)下代表不同指令，可W有效減少手勢數(shù) 量，便于識(shí)別，也方便用戶記憶。
[0060] 所述步驟(1)采集數(shù)據(jù)時(shí)，按固定的時(shí)間間隔對(duì)加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣。
[0061] 所述步驟(2)采用卡爾曼濾波化alman filtering),在已知測量方差的情況下，對(duì) 傳感器采集到的數(shù)據(jù)，進(jìn)行實(shí)時(shí)更新，算出當(dāng)前真實(shí)數(shù)據(jù)的最優(yōu)解，過濾掉手勢過程中手的 抖動(dòng)和傳感器硬件本身的精度誤差。
[0062] 所述步驟(3)采用基于加速度變化量的邊界檢測方法，分析圖見圖2所示，計(jì)算方 式如下：
[0063] 1)先分別計(jì)算每個(gè)采樣點(diǎn)的x、y、z軸線性加速度(過濾掉重力影響），
[0064]
[0065] 其中，aQxi、aQyi、aQzi為第i個(gè)采樣點(diǎn)測得x、y、z軸加速度數(shù)據(jù)，gxi、gyi、gz功該采樣 點(diǎn)重力加速度在x、y、z軸的分量；
[0066] 2)計(jì)算第i個(gè)采樣點(diǎn)的加速度差分絕對(duì)值之和Aai,
[0067] Δ ai = abS(axi-ax(i-i))+abS(ay：L-ay(i-i))+abS(azi-az(i-i))
[0068] 3)定義N為采樣數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)，Mth為起點(diǎn)和終點(diǎn)的檢測闊值：
[0069] 如果
則i即為手勢起點(diǎn)；
[0070] 如果
邑已有起點(diǎn)時(shí)，則i為手勢終點(diǎn)。
[0071] 所述步驟(4)的初步過濾方式，先考察動(dòng)作庫中所有手勢的加速度變化量、動(dòng)作時(shí) 間長度的最大值和最小值，利用邊界限定規(guī)則，對(duì)步驟(3)中截取到的動(dòng)作數(shù)據(jù)做判定，丟 棄掉不在此最大值和最小值范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)。
[0072] 所述步驟(5)的姿態(tài)計(jì)算，計(jì)算方式如下：先根據(jù)重力加速度在x、y、z軸上的分量 gx、gy、gz，轉(zhuǎn)化為表示傳感器旋轉(zhuǎn)角的四元數(shù)q = [w，x，y，z]"(或可直接由傳感器輸出四元 數(shù)）；再根據(jù)四元數(shù)q計(jì)算出傳感器與地面的夾角，分別是偏航角Φ(ζ軸）、俯仰角0(y軸）、橫 滾角巧(X軸）：
[0073]
[0074] 若當(dāng)前手勢的夾角范圍在預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，則將此數(shù)據(jù)帶入下一步。
[0075] 所述步驟(6)中動(dòng)作庫中的手勢動(dòng)作，基于W下特征點(diǎn)來區(qū)分：
[0076] ①加速度變化值中的最大值和最小值：即步驟(3)中計(jì)算的加速度差分絕對(duì)值之 和A ai的最大值和最小值；
[0077] ②手勢時(shí)間長度^ L = t終卻炯-1起卻炯；
[0078] ③x、y、z^軸方向的加速度變化值，并確定其中加速度變化最大的軸：
[0079]
[0080] 其中，L即為手勢的時(shí)間長度；
[0081 ]④X、y、ζΞ軸方向的角速度變化值，并確定其中角速度變化最大的軸：
[0082]
[0083] 其中，每個(gè)采樣點(diǎn)的Φ、θ、常即為步驟(5)中計(jì)算的偏航角Φ(ζ軸）、俯仰角0(y軸）、 橫滾角巧(X軸）；
[0084] ⑤在x、y、zS軸上各掃過的角度：
[0085]
[0086] ⑥加速度變化波峰數(shù)Px、Py、Pz:在手勢邊界內(nèi)，設(shè)備在x、y、z軸上出現(xiàn)的加速度波 峰數(shù)；
[0087] ⑦角速度變化波峰數(shù)Ρ?/；、p@、Gp;在手勢邊界內(nèi)，設(shè)備在x、y、z軸上出現(xiàn)的角速 度波峰數(shù)；
[0088] 針對(duì)步驟(5)得到的數(shù)據(jù)，按上述7個(gè)特征點(diǎn)的順序進(jìn)行逐項(xiàng)比對(duì);如果與動(dòng)作庫 中某個(gè)手勢的所有特征點(diǎn)都符合，則判定為該手勢，終止判定過程;如找不到相符的動(dòng)作， 則判斷該手勢無效，終止判定過程。
[0089] 所述動(dòng)作庫內(nèi)的特征數(shù)據(jù)，通過采集不同狀態(tài)、不同個(gè)體的手勢標(biāo)本獲得，由系統(tǒng) 輸入，不能由用戶個(gè)體自行調(diào)整設(shè)置;該方案對(duì)手勢的特征差異性要求高，但計(jì)算量小，識(shí) 別率高，不需要針對(duì)單個(gè)個(gè)體做適配，可W W低成本達(dá)到快速識(shí)別。
[0090] 本發(fā)明相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)具有如下的優(yōu)點(diǎn)及效果：
[0091] 1.計(jì)算過程中，可自動(dòng)判斷動(dòng)作的起點(diǎn)和終點(diǎn)。不需要外界的控制介入。
[0092] 2.分Ξ步(夾角、特征、狀態(tài))逐步排除掉不符合標(biāo)準(zhǔn)的手勢，減少了總體計(jì)算量， 同時(shí)也降低了誤操作的幾率。
[0093] 3.動(dòng)作庫特征通過采集大量手勢標(biāo)本獲得，由系統(tǒng)輸入，不能由用戶個(gè)體自行調(diào) 整設(shè)置。運(yùn)樣雖然對(duì)手勢的特征差異性要求高，但計(jì)算量小，識(shí)別率高，提高了算法的實(shí)時(shí) 性，可W W低成本達(dá)到快速識(shí)別。
[0094] 4.該算法匹配的手勢控制裝置具有多種工作狀態(tài)，同一手勢在不同狀態(tài)下，代表 的指令不同。運(yùn)樣可W減少手勢數(shù)量，正好解決了第3條所述"手勢的特征差異性要求高"的 問題，便于計(jì)算識(shí)別，也方便用戶記憶。
[0095] 上述實(shí)施例為本發(fā)明較佳的實(shí)施方式，但本發(fā)明的實(shí)施方式并不受上述實(shí)施例的 限制，其他的任何未背離本發(fā)明的精神實(shí)質(zhì)與原理下所作的改變、修飾、替代、組合、簡化， 均應(yīng)為等效的置換方式，都包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于加速度傳感器的手勢識(shí)別方法，其特征在于:包括如下步驟： (1) 通過傳感器采集用戶手部動(dòng)作的加速度數(shù)據(jù)和角速度數(shù)據(jù)； (2) 對(duì)步驟（1)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行卡爾曼濾波，去除手勢過程中的抖動(dòng)干擾和傳感器雜 波； (3) 進(jìn)行動(dòng)作的邊界檢測，利用手勢動(dòng)作與加速度變化量的相關(guān)性，自動(dòng)判斷動(dòng)作的起 止點(diǎn)，并截取此段動(dòng)作數(shù)據(jù)作為本次的判斷手勢； (4) 對(duì)步驟(3)截取的動(dòng)作數(shù)據(jù)進(jìn)行高通濾波和低通濾波，過濾掉非手勢動(dòng)作數(shù)據(jù)，進(jìn) 一步剔除干擾； (5) 姿態(tài)計(jì)算，根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)計(jì)算出運(yùn)動(dòng)時(shí)傳感器與地平面的夾角，獲得姿態(tài)數(shù)據(jù)， 并根據(jù)夾角排除掉方向異常的誤操作手勢； (6) 根據(jù)角速度數(shù)據(jù)、加速度數(shù)據(jù)及姿態(tài)數(shù)據(jù)，與動(dòng)作庫中的手勢動(dòng)作特征進(jìn)行比對(duì)， 確認(rèn)手勢是否有效、及手勢類型； (7) 該算法匹配的手勢控制裝置，具有多種工作狀態(tài);根據(jù)裝置的當(dāng)前狀態(tài)，若手勢有 效，則發(fā)出對(duì)應(yīng)指令;這樣同一手勢在不同狀態(tài)下代表不同指令，可以有效減少手勢數(shù)量， 便于識(shí)別，也方便用戶記憶。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于加速度傳感器的手勢識(shí)別方法，其特征在于：所述步驟 (1) 采集數(shù)據(jù)時(shí)，按固定的時(shí)間間隔對(duì)加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于加速度傳感器的手勢識(shí)別方法，其特征在于：所述步驟 (2) 采用卡爾曼濾波，在已知測量方差的情況下，對(duì)傳感器采集到的數(shù)據(jù)，進(jìn)行實(shí)時(shí)更新，算 出當(dāng)前真實(shí)數(shù)據(jù)的最優(yōu)解，過濾掉手勢過程中手的抖動(dòng)和傳感器硬件本身的精度誤差。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于加速度傳感器的手勢識(shí)別方法，其特征在于：所述步驟 (3) 采用基于加速度變化量的邊界檢測方法，計(jì)算方式如下： 1) 先分別計(jì)算每個(gè)采樣點(diǎn)過濾掉重力影響的x、y、z軸線性加速度，其中，aoxidoyhaozi為第i個(gè)采樣點(diǎn)測得x、y、z軸加速度數(shù)據(jù)，gxi、gyi、gzi為該采樣點(diǎn)重 力加速度在x、y、z軸的分量； 2) 計(jì)算第i個(gè)采樣點(diǎn)的加速度差分絕對(duì)值之和Δ ai， A ￡ii - abs(ε?χ?_ε?χ(?-l) )+abs(ayi_ay(i-l) )+abs(azi_￡iz(i-1)) 3) 定義N為采樣數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)，Mth為起點(diǎn)和終點(diǎn)的檢測闕值：5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于加速度傳感器的手勢識(shí)別方法，其特征在于：所述步驟 (4) 的初步過濾方式，先考察動(dòng)作庫中所有手勢的加速度變化量、動(dòng)作時(shí)間長度的最大值和 最小值，利用邊界限定規(guī)則，對(duì)步驟(3)中截取到的動(dòng)作數(shù)據(jù)做判定，丟棄掉不在此最大值 和最小值范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)。6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于加速度傳感器的手勢識(shí)別方法，其特征在于：所述步驟 (5) 的姿態(tài)計(jì)算，計(jì)算方式如下:先根據(jù)重力加速度在x、y、z軸上的分量gx、gy、gz，轉(zhuǎn)化為表 示傳感器旋轉(zhuǎn)角的四元數(shù)9=[?4, 7,2]11;再根據(jù)四元數(shù)(1計(jì)算出傳感器與地面的夾角，分 另IJ是z軸的偏航角iKy軸的俯仰角θ、 χ軸的橫滾角識(shí)i若當(dāng)前手勢的夾角范圍在預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，則將此數(shù)據(jù)帶入下一步。7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于加速度傳感器的手勢識(shí)別方法，其特征在于：所述步驟 (6) 中動(dòng)作庫中的手勢動(dòng)作，基于以下特征點(diǎn)來區(qū)分： ① 加速度變化值中的最大值和最小值:即步驟(3)中計(jì)算的加速度差分絕對(duì)值之和△ ai 的最大值和最小值； ② 手勢時(shí)間長度L:L = t終綱'曠1:起綱司； ③ x、y、z三軸方向的加速度變化值，并確定其中加速度變化最大的軸：其中，L即為手勢的時(shí)間長度； ④ x、y、z三軸方向的角速度變化值，并確定其中角速度變化最大的軸：其中，每個(gè)采樣點(diǎn)的Φ、Θ、爐即為步驟(5)中計(jì)算的z軸的偏航角Φ、y軸的俯仰角θ、X軸的 橫滾角爐； ⑤ 在x、y、z三軸上各掃過的角度：⑥ 加速度變化波峰數(shù)Px、Py、Pz:在手勢邊界內(nèi)，設(shè)備在x、y、z軸上出現(xiàn)的加速度波峰數(shù)； ⑦ 角速度變化波峰數(shù)Ρφ、Ρθ、IV:在手勢邊界內(nèi)，設(shè)備在x、y、z軸上出現(xiàn)的角速度波峰數(shù)； 針對(duì)步驟(5)得到的數(shù)據(jù)，按上述7個(gè)特征點(diǎn)的順序進(jìn)行逐項(xiàng)比對(duì);如果與動(dòng)作庫中某 個(gè)手勢的所有特征點(diǎn)都符合，則判定為該手勢，終止判定過程;如找不到相符的動(dòng)作，則判 斷該手勢無效，終止判定過程。8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于加速度傳感器的手勢識(shí)別方法，其特征在于:所述動(dòng)作庫 內(nèi)的特征數(shù)據(jù)，通過采集不同狀態(tài)、不同個(gè)體的手勢標(biāo)本獲得，由系統(tǒng)輸入，不能由用戶個(gè) 體自行調(diào)整設(shè)置;該方案對(duì)手勢的特征差異性要求高，但計(jì)算量小，識(shí)別率高，不需要針對(duì) 單個(gè)個(gè)體做適配，可以以低成本達(dá)到快速識(shí)別。
【文檔編號(hào)】G06F3/0346GK105824420SQ201610159248
【公開日】2016年8月3日
【申請(qǐng)日】2016年3月21日
【發(fā)明人】李驍, 楊明勝
【申請(qǐng)人】李驍