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1、基于动态时间规整的手势加速度信号识别第25卷第1期2012年1月传感技术CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSV01.25N0.1Jan.2012GestureAccelerationSignalsRecognitionBasedonDynamicTimeWarpinga】1NGLei,MAWenjun.CHANGDanhua(InstituteofInformationScienceandTechnology,YanshanUniversity,QinhuangdaoHebe
2、i066004,China)Abstract:Adynamictimewarpingalgorithmofgesturerecognitionwasusedtoimprovetheperformanceofdynamicgesturerecognitionbasedonaccelerometer.Thesimilaritybetweentesttemplateandreferencetemplateiscalculatedbydynamictimewarpingmethod(DTW),andtheresult
3、sofrecognitionaregotfromthesesimilarities.Toconfirmouralgorithm,awirelessgestureaccelerationmeasurementsystemisproposedandmeasurementsgestureinformationon41volunteersiscollected.Theresultsshowthattheaveragegesturerateisabove97%.Comparedwiththealgorithmofhid
4、denMarkovmodel(HMM),theDTwalgorithmismorepreciseinrecognitionaccuracy.Keywords:gesturerecognition;accelerometer;DynamicTimeWarping;HiddenMarkovModelEEACC:7230doi:10.3969/j.issn.1004—1699.2012.01.015基于动态时间规整的手势加速度信号识别米荆雷,马文君,常丹华(燕山大学信息科学与工程学院,河北秦皇岛066004)摘要:
5、为了提高基于加速度传感器的动态手势识别算法的性能,本文采用了动态时间规整(DTW)识别算法.通过该算法计算测试模板和参考模板的相似度,从而得出识别结果.为了验证该方法,建立了一套手势加速度无线采集系统,并采集了41个志愿者的手势信息.实验结果表明,该方法手势平均识别率在97%以上.与HMM识别算法相比,DTW识别算法在识别的准确率上比HMM识别算法更具优势.关键词:手势识别:加速度传感器;动态时间规整;隐马尔科夫模型中图分类号:TP334.2文献标识码:A文章编号:1004—1699(2012)01—0072
6、—05基于加速度传感器的手势识别是近年来人机交互领域中新兴起的前沿研究方向之一.主流的研究手势识别方法有两种:一种是基于图像的识别方法,另一种是基于运动传感器(主要是加速度传感器)的识别方法目前,国内研究手势识别的方法主要是基于图像的手势识别l_1],这种方法对设备要求高,资金投入大,并且限于在特定场所使用.近年来,随着传感器技术的发展及其制作工艺的改进,基于加速度传感器的手势识别正日益兴起.加速度传感器不仅具有尺寸小,精度高,功耗低等优点,更具有不受运动场地和环境限制的优点.这就使得基于运动传感器的手势研究
7、更为方便.因此,具有更为广阔的应用前景l『jJ.在手势识别系统中较为广泛使用的是隐马尔科项目来源:秦皇岛市科技发展基金项目(201001A117)收稿日期:2011—08—13修改日期:2011—09—27夫模型(HMM.HiddenMarkovMode1)识别法_4J和模糊神经网络(FNN,FuzzyNeuralNetwork)等复杂算法,但这些算法对手势识别精度不高.鉴于此,本设计采用了一种更简单的手势识别算法,即基于模板匹配思想的算法,采用动态时间规整(DTW,DvnamieTimeWarping)算法
8、来计算手势之间的相似度.根据相似度的大小来识别简单手势.运用上述识别算法,本设计在实现时识别了五种简单的手势动作,分别为:横(一),竖(),画圆(o),打钩(,/),画叉(×).1实验装置结构本设计的硬件实验装置主要有两部分:数据采集模块和数据接收模块.数据采集模块将加速度传第1期荆雷,马文君,等:基于动态时间规整的手势加速度信号识别73感器采集来的数据以无线的方式传送给数据接收模块:数据接收模块将
