資源描述：
《一種基于MEMS慣性傳感器的手勢(shì)識(shí)別方法.pdf》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、第26卷第5期傳感技術(shù)學(xué)報(bào)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．1004-1699．2013．05．004一種基于MEMS慣性傳感器的手勢(shì)識(shí)別方法術(shù)肖茜，楊平，徐立波(電子科技大學(xué)機(jī)械電子工程學(xué)院，成都611731)摘要：隨著手機(jī)等移動(dòng)電子設(shè)備的發(fā)展，應(yīng)用于嵌入式平臺(tái)的基于ME
6、MS慣性傳感器的手勢(shì)識(shí)別成為一個(gè)研究熱點(diǎn)。提出了一種簡(jiǎn)單有效的手勢(shì)識(shí)別方法：通過(guò)分析手勢(shì)的運(yùn)動(dòng)學(xué)特征，在線實(shí)時(shí)提取手勢(shì)的加速度和角速度信號(hào)特征量，截取手勢(shì)信號(hào)段，利用決策樹(shù)分類器進(jìn)行預(yù)分類，根據(jù)手勢(shì)信號(hào)的變化規(guī)律實(shí)時(shí)識(shí)別具體的手勢(shì)。該方法在2O位實(shí)驗(yàn)者中獲得了96％的平均準(zhǔn)確率，手勢(shì)識(shí)別時(shí)間小于0．01S。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法在嵌入式平臺(tái)下能快速準(zhǔn)確地識(shí)別手勢(shì)，滿足了實(shí)時(shí)人機(jī)交互的要求。關(guān)鍵詞：手勢(shì)識(shí)別；人機(jī)交互；特征提?。晃T性傳感器中圖分類號(hào)：TP391．41文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1004-1699(2013)05-0
7、611-05智能手機(jī)等移動(dòng)電子設(shè)備已成為人們?nèi)粘Ｉ钪芰嫉热颂岢鲆环N基于特征提取和訓(xùn)練的隱性中不可缺少的交流和通訊設(shè)備。智能電子設(shè)備具有馬爾可夫模型的手勢(shì)識(shí)別方法。ZhuChun，Sheng可編程能力，同時(shí)嵌入多種低成本MEMS傳感器，Weihua_5提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱性馬爾可夫如加速度計(jì)、陀螺儀等，因而有很多新穎的應(yīng)用服模型識(shí)別方法。荊雷，馬文君等人提出一種通過(guò)務(wù)?；其中手勢(shì)識(shí)別作為一種智能化的人機(jī)交互技采用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整(DTW)算法計(jì)算手勢(shì)間相似度術(shù)越來(lái)越受到人們的關(guān)注J。的模板匹配方法。手勢(shì)識(shí)別主要有兩種實(shí)現(xiàn)方
8、式，一種是基于視由于用戶的個(gè)體差異，同一手勢(shì)信號(hào)存在著較覺(jué)的識(shí)別技術(shù)，該技術(shù)發(fā)展比較早也相對(duì)成熟，大差異，難以建立準(zhǔn)確的手勢(shì)模版和隱性馬爾可夫但對(duì)設(shè)備和環(huán)境要求嚴(yán)格，使用局限性較大。另一模型；而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，DTW種是基于傳感器的識(shí)別技術(shù)，該技術(shù)不受環(huán)境、光線算法的計(jì)算量較大，實(shí)時(shí)性會(huì)
