基于加速度轨迹图像的手势特征提取与识别

针对手势加速度识别中存在数据维度高、计算量大等问题,提出一种基于加速度轨迹图像的手势NMF特征提取与识别方法。通过Wiimote手柄获取手势动作的加速度信号,经过实时有效手势动作分割后,将加速度数据转换为手势轨迹图像,并用非负矩阵分解对手势加速度轨迹图像提取特征向量,最后构建离散隐马尔科夫模型实现目标手势识别。加速度手势轨迹图像转换及采用非负矩阵分解的特征提取方法将未知手势轨迹特征转换为低维子特征序列,降低了计算复杂度,实验表明,该方法能有效识别手势动作。     

基于多传感器融合的动态手势识别研究分析

研究利用三类传感器（表面肌电仪、陀螺仪和加速度计）信号的特点进行信息融合,提高可识别动态手势动作的种类和准确率。将动态手势动作分解为手形、手势朝向和运动轨迹三个要素,分别使用表面肌电信号（sEMG）、陀螺仪信号（GYRO）和加速度信号（ACC）进行表征,利用多流HMMs进行动态手势动作的模式识别。对包含有5个运动轨迹和6个静态手形的识别实验结果表明,该方法可以有效地从连续信号中识别动态手势,三类传感器组合使用获得的全局平均识别率达到92％以上,明显高于任意两个传感器组合和仅采用单个传感器获得的平均识别率。实验表明该方法是一种有效的动态手势识别方法,并且相较于传统的动态手势识别的方法更具有优势。     

基于加速度传感器的连续动态手势识别

针对个体手势动作信号的差异性和不稳定性,提出了一种基于加速度传感器的连续动态手势识别方法.通过MEMS加速度传感器采集手势动作信号,并结合手势信号的动作特征,对单个手势的有效数据进行自动定位截取,经预处理和特征提取后,构建隐马尔可夫模型(HMM)以实现对特定手势的实时识别.通过设计实现了一种可穿戴手势信号采集硬件原型系统,对10类手势的1000个手势数据进行识别对比实验,统计结果表明:该方法可以对连续手势进行实时有效的识别.     

基于DSP的穿戴式动作传感器的手势识别

针对基于加速度传感器的手势识别算法实时性的需求以及识别算法性能的问题,提出了一种集加速度、地磁信号于一体的6轴AMI602动作传感器的手势识别系统:在硬件方面,运用无线方式进行传感器数据的采集,用DSP(TMS320F2812)强大的处理能力实现手势识别算法,增强了其系统识别的实时性;在算法方面,将提取的加速度特征值做动作姿态投影,得到新的加速度特征值,运用动态时间规整(DTW)算法进行模板匹配,提高了动作识别算法的性能.经过在DSP系统上实机验证,该方法在识别率和延时上都较以往方法有显著的提高.     

基于多光源红外传感技术的手势识别系统

手势识别是一种有效的人机交互手段,针对识别算法复杂或适用范围窄等问题,设计一种基于多光源红外传感技术的手势识别系统。首先获取手势动作数据,然后结合不同手势的运动特征,采用区间概率算法识别手势类型,最终完成动作指令输出。通过实验对常见6种手势进行识别,平均识别率达93.67%。该系统操作简单、成本低,可用于多种智能交互场合。     

实时手势加速度动作分割与识别研究

实时手势动作分割与识别是基于惯性传感器手势交互的重要研究内容.采用佩戴在手腕的单个加速度传感器获取手势加速度信号,提出一种实时手势加速度动作分割和识别方案.首先采用基于阈值的动作分割算法实时切分连续手势,通过聚类算法提取手势动作的关键特征,然后构造离散隐马尔可夫模型实现手势识别.实验结果表明,本文采用的手势动作切分算法能自动提取有效手势信号,关键特征选择不仅降低了隐马尔可夫模型的复杂度,而且提高了识别率.     

基于肌电信号和加速度信号的动态手势识别方法

为了增强手势识别的多样性和简便性,提出了一种基于肌电信号（EMG）和加速度（ACC）信息融合的方法来识别动态手势。首先,利用MYO传感器采集EMG和ACC的手势动作信息;然后分别对ACC和EMG信号作特征降维和预处理;最后,为减少训练样本数,提出用协作稀疏表示分类器来识别基于ACC信号的姿态手势,用动态时间规整（DTW）算法和K-最邻近分类器（KNN）来分类EMG信号的手形手势。其中在利用协作稀疏表示分类器识别ACC姿态信号时,通过对创建字典最佳样本个数以及特征降维的维数进行研究来降低手势识别的复杂度。实验结果表明,手形手势的平均识别率达到了99.17%,对于向上向下、向左向右4种姿态手势平均识别率达到 96.88%,而且计算速度快;对于总体的12个动态手势,其平均识别率达到96.11%。该方法对动态手势的识别率较高,计算速度快。     

基于三轴加速度传感器的手势识别

针对手势交互中手势信号的相似性和不稳定性,设计实现一种基于三轴加速度传感器的手势识别方案。采用MMA7260加速度传感器采集主手腕的手势动作信号,根据手势加速度信号的特点,进行手势动作数据窗口的自动检测、信号去噪和重采样等预处理,通过提取手势动作的关键特征,构造离散隐马尔可夫模型,实现手势动作识别。实验结果证明该方案的识别精度较高。     

基于随机投影的加速度手势识别

针对手势交互中手势信号的相似性及不稳定性,设计并实现了一种基于随机投影(RP)的加速度手势识别方法.识别系统包含训练阶段和测试阶段:训练阶段运用动态时间规整(DTW)和近邻传播(AP)算法对训练集中的每一个手势迹创建样本中心;测试阶段先通过计算未知手势迹与样本中心的距离找出候选姿势迹,然后用RP算法将候选手势迹和未知手势迹投影到低维子空间,把识别问题转换成l₁-minimization问题来对未知的手势迹进行识别.在采集的2400个数据样本上进行了基于特定人和非特定人的实验,结果表明所提算法分别取得了98.41%和96.67%的识别率,该方法能够有效识别加速度手势动作.     

基于惯性传感器MPU6050的手势识别方法

针对基于加速度规律的手势识别方法未充分利用陀螺仪的数据进行手势分类和识别的问题,提出了一种基于MPU6050惯性传感器的特征提取手势识别方法,通过提取加速度和姿态角信号在手势上的特征量,利用决策树对手势进行预分类,结合加速度和姿态角的变化规律完成了手势的具体识别.依据预定义手势选择10位试验对象进行测试,获得了96.4%的平均识别率,识别时间小于0.005 s.方法对基于自带数字运动处理器的惯性传感器的手势识别具有一定的参考价值.