[发明专利]一种基于静电和肌电探测的人机交互方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种人机交互方法，尤其涉及一种基于静电和肌电探测的人机交互方法，属于人机交互领域。

背景技术

随着计算机技术的迅猛发展，计算机已经成为人们日常生活不可或缺的一部分。人机交互技术作为计算机用户界面的重要组成部分，一直是研究的热点。几十年来，人们一直广泛地使用键盘、鼠标来操纵计算机，这些传统的交互方式难以满足用户随时随地、自然高效的交互行为需求。在传统的交互方式下，人们只能用“计算机的思维”去和计算机进行交流，“说”计算机“听得懂的话”。人机交互研究的一个重要目标，就是把人类思维与计算机思维的结合点向人类思维的方向移动，让计算机尽可能的理解人类的行为，以人与人之间的交流方式与用户进行沟通，而不总是让用户来适应计算机，让人机交互变得自然、和谐。口语、书面语言、肢体语言、表情等是人与人之间交流经常使用的自然语言，这些人类自然形成的认知习惯和形式，必然是人机交互的发展方向。为了达到人机交互自然和谐的高级目标，也为了克服当前已有的交互技术的不足，基于自然语言的交互方式受到了很多研究人员的重视。基于口语的交互比如语音输入、语音合成，基于表情的交互比如眼动输入，基于肢体语言的比如手势输入等先进的交互方式，都是当前人机交互研究领域的热点。

与传统的交互方式如键盘、鼠标相比，直接用手作为输入自然、简洁、直接且表意丰富。直接用手作为输入，需要对手部位置和运动状态进行测量，“An adaptive Kalman-based Bayes estimation technique to classify locomotor activities in young and elderly adults through accelerometers”R.Muscillo,M.Schmid,S.Conforto and T.D'Alessio,Med.Eng.Phys.32,849-859(2010)、“Detection of pedestrians in far-infrared automotive night vision using region-growing and clothing distortion compensation”R.O'Malley，E.Jonesa，and M.Glavin，Infrared.Phys.Techn.53，439-449(2010)、“Human detection using a mobile platform and novel features derived from a visual saliency mechanism”S.Montabone，and A.Soto，Image.Vision.Comput.28，391-402(2010)中分别通过在人体手部安装传感器、红外探测技术及图像模式识别技术实现对人体手部的测速。然而由于室内存在加热、照明等发射红外信号的设备，同时在室外环境中存在光照等红外辐射源，使得应用于人体手部运动测量的红外探测技术的误差率偏高。目前最常用的是基于视觉的手势交互，利用摄像头对手势进行非接触式的捕获，是一种自然的交互方式。但是基于视觉的方法容易受到背景变化、环境光照变化等影响，摄像头获取的图像背景复杂，手势表观也会受其严重影响，对手势图像的分析非常复杂，很难保证交互系统的实时性，在摄像头的视频死角区域无法发挥作用，因此，基于视觉的人机交互方式具有数据处理复杂，实时性差且有视角限制的缺点。

而静电探测技术是利用运动中物体所带的静电实现对目标的探测识别。“Triboelectrification of houseflies(Musca domestic L.)walking on synthetic dielectric surfaces”Mcgonigle D F，Jackson C W and Davidson J L2002 J.Electrostat.54167-177中首次提出对爬行中的昆虫进行静电探测的方法。受此启发，“Electrification of human body by walking”Ficker T 2006 J.Electrostat.6410-16通过安装在人身体上的静电计对运动中人体电势的变化进行了研究。由于一切运动的物体都会带上静电，而静电场具有唯一的边界条件，因此通过静电场的变化，对运动的带电人体手部可以进行定位测量，因此将静电探测方法应用于测量人体及人体四肢运动，并且进行人机交互是可行的，国内外尚未有将静电探测方法应用于人机交互的应用。