基于穿戴式加速度传感器的手势识别系统.pdf

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1、昼应用技术基于穿戴式加速度传感器的手势识别系统陈阳黄海鹏许望2(1．广东省科技基础条件平台中心2．华南理工大学电子与信息学院)摘要：采用ez430．chronos智能手表作为开发平台，利用其内置功能，读取手部运动产生的加速度数据，并将其传送至处理器。对目标手势采集一定量的数据，同时采集同样量的负样本一人手的自然动作，比较二者不同之处，确定目标手势的特征，并利用该特征识别目标手势。实验结果表明：该系统对目标手势有较高识别率，而对负样本有较高的误识别率，但可以通过设定更详细的识别特征进行改善。关键词：穿戴式设

2、备；加速度传感器；手势识别0引言而加速度是空间矢量，在不能预知物体运动方向时，需用三轴加速度传感器来检测物体的加速度信号。同近年来，可穿戴式计算机(又称可穿戴设备)越时三轴加速度传感器可以内置于大部分便携设备中，来越引起人们的重视，它带来了一种新的人机交互方具有体积小、重量轻等特点。且通过携带加速度传感式。目前已有FitbitFlex表带、谷歌眼镜和三星智能器的方式，可以更稳定地捕捉到人手动作，对手势的手表Gear等设备面世。未来几年，可穿戴式电子产识别有更稳定的识别率【2J。品将市场化，并影响或改变人们

3、的日常生活。本文利用ez430-chronos智能手表内置的三轴加手势交互是近几年人机交互领域的研究热点，与速度传感器，获取人手加速度信息，并基于软件平台传统人机交互模式相比，基于手势的人机交互更自然CCS编辑与调试相关代码，实现对目标手势的识别。便捷。目前，主流的手势识别方式为基于视觉的手势识别，但由于人手是复杂形变体，手势具有多样性、2系统设计多义性以及时间和空间上的差异性等特点，因此基于2．1手势识别系统结构视觉的手势识别难以取得突破性进展。同时，微型化、基于穿戴式加速度传感器的手势识别系统结构低功

4、耗电子器件技术的飞速发展极大地推动了可穿如图I所示。可穿戴数据采集模块佩戴在主手腕上，戴设备的研究，基于加速度传感器的惯性测量单元几ez430-chronos内置的三轴加速度传感器采集手势动乎能嵌入到任何界面或设备中，直接测量手势动作信作信号。息。并且，移动计算技术的发展和普及也为实时手势识别提供了支撑环境。基于可穿戴传感器的手势交互三轴加速度信号活动窗特征提取逐步引起人们的重”。ur'-"1-1~,',liluIIll穿戴设备采用的智能传感技术涉及惯性传感、生物传感和环境传感等技术，能够实现运动跟踪、数

5、据命令手收集、信息传输等基本功能，使“人一设备一环境”间完成信息互动[2]。随着传感器集成性、功能性和智图1基于穿戴式加速度传感器的手势识别系统结能化的提升，各种传感功能的融合将成为智能传感技当加速度传感器感知到手部的三维活动时，获取术的研发方向。的加速度信号通过RF传输至处理终端，经过活动窗1基于加速度传感器的手势识别口检测、特征提取和手势动作识别转换为手势信息，加速度传感器是一种可测量加速力的电子器件，再变化为终端命令嘲。2015年第36卷第2期自动化与信息工程13分析错误的样本数据发现，错误的样本数

6、据中都有一小的阈值，这里取100，并进行再一次的处理与记录，瞬间加速度值超过了阈值，所以被系统识别为目标手结果如表3所示。势，原因可能是负样本所代表的手势无固定轨迹。为表3实验三手势识别情况使结果更全面，采集的数据包括了大幅度、小幅度和样本组别错误样本数误识别率／％静止动作。而在大幅度动作中，手臂与胳膊均参与动向右目标手势组10lO作，虽无使劲，但处于手部末端的手腕仍能获得较大向左目标手势组1111的线速度，从而在判定区间产生超过阈值的加速度值，被系统误识别为目标手势。负样本组55要提高系统对负样本的识别

7、率，需使用更严谨的条件。通过观察手势的加速度值变化图像可以发现，方向向右目标手势100组中，共有10组数据被目标手势图像除了在做出手势时会产生一个高峰值，错误识别，误识别率10％。收回时也会反向生成一个高峰值，根据这点将筛选条方向向左目标手势100组中，共有11组数据被件增加为识别到超出阈值的加速度，在另一方向设置错误识别，误识别率11％。阈值检测反向加速度值，当都检测到后，则判断为目负样本100组中，有5组被误识别，误识别率为标手势。使用这种方法，对300组样本再次进行处理5％，维持在较低水平。与记录，

8、结果如表2所示。改进方法后，负样本识别率虽略有升高，但系统对目标手势的识别率有着更为明显的改善。表2实验二手势识别情况样本组别错误样本数误识别率／％4结论向右目标手势组1414基于加速度传感器的手势识别较基于图像处理的手势识别方法，具有更稳定、更便携的特点。本文向左目标手势组1717利用ez430一chronos智能手表内置的三轴传感器进行负样本组33手势加速度的采集，通过对采集的数据进行比较、观察，分析出各种不同手势之间的特