[发明专利]一种基于加速度传感器的手势识别方法

摘要

本发明公开一种基于加速度传感器的手势识别方法。该方法首先采集三轴加速度传感器信号，设计平滑去噪滤波器对信号进行预处理并自动实现手势信号边界的检测；结合非手势过滤策略，在模版匹配之前将非手势数据过滤；采用动态规划以及DTW算法，对待识别的手势数据与存储的模板数据进行匹配计算，从而找到与待识别手势最近的模板手势；通过斜率限定曲线路径、限定路径区域以及设定失真门限值等策略，减轻模板匹配计算量，降低识别的开销；利用模板自适应策略，自动更新样本模板库，提高手势识别的精度。本发明能在不明显增加终端能耗的前提下，以较高的识别效率和精度，带来更好的用户体验度，促进人机更加自由地交互。

主权项

一种基于加速度传感器的手势识别方法，其特征在于该方法步骤如下：步骤(1)、手势数据采集：利用智能终端上的加速度传感器采集动态手势的三维加速度信息；步骤(2)、手势数据平滑滤波器：设计平滑滤波器对手势过程中获取的三轴加速度数据进行平稳去噪处理，剔除由于手势过程中手的抖动及传感器本身精度的噪声干扰；步骤(3)、手势边界检测：采取手势运动判定策略，自动检测手势的开始和结束，不需要用户额外手动指定，提高用户体验度；步骤(4)、非手势数据过滤：经过手势边界检测的手势数据送入非手势过滤阶段。非手势过滤机制虽然不能判断出具体手势，但是能够以较高的准确度判断数据流是手势数据还是非手势数据；步骤(5)、手势数据量化：在手势识别匹配计算之前，需要对手势数据进行量化，减少手势数据序列长度，提高计算效率；对于资源受限的智能终端来说非常实用；步骤(6)、DTW算法匹配计算：利用DTW算法，对待识别的手势数据与存储的样本模板数据进行匹配计算，从而找到与待识别手势最近的样本模板手势，完成手势识别的目的；步骤(7)、模板自适应：手势由于多义性和多样性，不同的用户在执行同一个手势时，手势数据序列会表现出明显不同，需要根据用户于势习惯的变化，对样本模板采取有效的自适应策略，选择最适合的样本模板。