一种基于MEMS惯性传感器的手势识别方法.pdf

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1、第26卷第5期传感技术学报Vo1．26No．52013年5月CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSMav20l3AGestureRecognitionMethodBasedonMEMSIMUXIAOQian，YANG，XULibo(DepartmentofMechatronicsEngineering，UniversityofElectronicScienceandTechnologyofChina，Chengdu611731，China)Abstract：Withthedevelopmen

2、tofsmartmobiledevices，suchasmobilephones，gesturerecognitionbasedonMEMSinertialsensorandembeddedsystemhasbecomearesearchhotspot．Asimplebuteffectivegesturerecognitionmethodisproposedhere．Ingesturedefinedphase，14gesturesaredefined，anddividedintothreecategoriesbasedon

3、thesimilaritylinguisticandoperating．Ingesturesegmentationphase，thegesturewascapturedwiththekinematicfeaturessharebyallgestures．Ingesturerecognizedphase，thecapturedgesturesarepre-classifiedbyatwo-stagedecisiontreeclassifierwiththeaccelerationandangularvelocitykinem

4、aticfeaturesofthevariouscategoriesofgesturesrespectively．Experimentamong20experimentersachievedanaverageaccuracyof96％．Gesturerecognitiontimeislessthan0．O1S．Theresultsshowthattheproposedmethodcanrecognizegesturesrapidlyandaccuratelyunderembeddedsystemanditmeetthere

5、quirementsofreal-timehuman—computerinteraction．Keywords：gesturerecognition；Humaninteraction；featureextraction；MEMSinertialsensorEEACC：7230doi：10．3969／j．issn．1004-1699．2013．05．004一种基于MEMS惯性传感器的手势识别方法术肖茜，杨平，徐立波(电子科技大学机械电子工程学院，成都611731)摘要：随着手机等移动电子设备的发展，应用于嵌入式平台的基于ME

6、MS惯性传感器的手势识别成为一个研究热点。提出了一种简单有效的手势识别方法：通过分析手势的运动学特征，在线实时提取手势的加速度和角速度信号特征量，截取手势信号段，利用决策树分类器进行预分类，根据手势信号的变化规律实时识别具体的手势。该方法在2O位实验者中获得了96％的平均准确率，手势识别时间小于0．01S。实验结果表明该算法在嵌入式平台下能快速准确地识别手势，满足了实时人机交互的要求。关键词：手势识别；人机交互；特征提取；微惯性传感器中图分类号：TP391．41文献标识码：A文章编号：1004-1699(2013)05-0

7、611-05智能手机等移动电子设备已成为人们日常生活周良等人提出一种基于特征提取和训练的隐性中不可缺少的交流和通讯设备。智能电子设备具有马尔可夫模型的手势识别方法。ZhuChun，Sheng可编程能力，同时嵌入多种低成本MEMS传感器，Weihua_5提出一种基于神经网络的隐性马尔可夫如加速度计、陀螺仪等，因而有很多新颖的应用服模型识别方法。荆雷，马文君等人提出一种通过务⋯；其中手势识别作为一种智能化的人机交互技采用动态时间规整(DTW)算法计算手势间相似度术越来越受到人们的关注J。的模板匹配方法。手势识别主要有两种实现方

8、式，一种是基于视由于用户的个体差异，同一手势信号存在着较觉的识别技术，该技术发展比较早也相对成熟，大差异，难以建立准确的手势模版和隐性马尔可夫但对设备和环境要求严格，使用局限性较大。另一模型；而神经网络算法需要大量的训练数据，DTW种是基于传感器的识别技术，该技术不受环境、光线算法的计算量较大，实时性会