[发明专利]一种基于环境光的手势识别方法

说明书

本发明提供一种基于环境光的手势识别方法，对采集到的电信号进行滤波处理，去掉电信号中高频噪，然后再进行标准化，去除不同环境光和手运动的位置高低带来的影响；基于滤波后的电信号，将其映射成一个像素矩阵,用来区分平滑手势与数字手势；对于平滑手势，利用时间规则来对平滑手势进行识别获取结果；对于数字手势，利用自适应上下阈值的方式来对数字手势和环境噪声进行检测，得到手势的发生点和结束点；利用基于动态时间规划(DTW)算法的KNN分类器对波形进行匹配分类，得出手势的识别结果。

技术领域

本发明涉及手势识别分析处理领域，尤其涉及基于可见光电信号分析处理的手势识别方法。

背景技术

近年来，随着传感器技术的不断改进与发展，物联网技术正在使人们迎来万物互联的时代。在这个时代人们的生活达到前所未有的便利，自然而然的人机交互方式则变得非常的重要。手势识别技术目前已经有了很多的应用，想象一下，在一个智能家居中，手一挥就可以让家用设备明白我们的意图，在办公室，滑动手掌就可以浏览网页、演示文稿。事实上，手势识别技术使得过去科幻电影中用手势隔空操控屏幕的画面正逐渐变为现实。目前手势识别有很多的方法，如wifi-based、sound-based Wearable-based等。Wifi-based需要专用的无线设备发射端以及接收端，虽然这种技术目前研究比较多利用wifi CSI来进行手势识别以及定位等工作，但是无线设备现在并没有完完全全的普及而且在某些保密场所是不允许无线设别的存在，所以这种方式带有局限性。Sound-based使用的是高频音频，他对婴儿和宠物的生长健康存在隐患并且对噪声敏感。Wearable-based可穿戴设备需要佩戴额外的传感器且这些传感器也要消耗能量，非常的不方便。

发明内容

针对以上缺陷，本发明提出了使用可见光这种无处不在的信号来进行手势识别的方法。

本发明的技术方案为：一种基于环境光的手势识别方法，包括以下步骤：

S1：对采集到的电信号进行滤波处理，去掉电信号中高频噪，然后再进行标准化，去除不同环境光和手运动的位置高低带来的影响；

S2：基于滤波后的电信号，将其映射成一个像素矩阵,用来区分平滑手势与数字手势；

S3：对于平滑手势，利用时间规则来对平滑手势进行识别获取结果；

S4：对于数字手势，利用自适应上下阈值的方式来对数字手势和环境噪声进行检测，得到手势的发生点和结束点；利用基于动态时间规划(DTW)算法的KNN分类器对波形进行匹配分类，得出手势的识别结果。

进一步地，一种基于环境光的手势识别方法，所述滑动手势是简单手势只有一个方向，在图像上呈现的亮点全部集中在几乎一条线上只有一次变化；所述数字手势由简单手势组成有多个方向，在图像上呈现的亮点则是混乱且存在2次以上或更多的变化。

进一步地，一种基于环境光的手势识别方法，所述S4中自适应上下阈值的方式来将数字手势从环境噪声进行检测出来，具体公式为：

MA(j)＝M(|xj(i)-M(xj)|)j＝{1,2,3,4.....12} (1)

其中Xj指的是第j个传感器的时间序列,xj(i)指的是第j个传感器的第i个值，M指的是中位数，MA(j)指的是每个传感器的波动范围；

上阈值＝M(xj)+MA(j) (2)

下阈值＝M(xj)-MA(j) (3)。