[發明專利]一種面向互動電視的手勢交互方法和系統

有效

• 申請號: 201410128223.6
• 申請日: 2014-04-01
• 公開（公告）號: CN103914149B
• 公開（公告）日: 2017-02-08
• 發明（設計）人: 金城;劉雪君;劉亞波;張玥杰;薛向陽
• 申請（專利權）人: 復旦大學
• 主分類號: G06F3/01
• 分類號: G06F3/01;G06K9/00;G06K9/36
• 代理公司: 上海正旦專利代理有限公司31200
• 代理人: 陸飛,盛志范

1.一種面向互動電視的手勢交互方法，其特征在于具體步驟如下：

（1）特征提取

設一個手勢G定義為：

?????????(1)

其中，a_T代表X,?Y,?Z三維加速度向量，L是手勢序列的長度，即采樣點數；采集的手勢加速度數據序列是X,?Y,?Z三維方向上以時間為橫軸的向量，且三軸向量的長度相等；?

（1.1）平穩降噪

采用均值濾波的方法對手勢加速度數據序列進行平穩降噪處理，以減緩短時波動，使得加速度數據更好地反映手勢動作的整體運動趨勢；

（1.2）去冗余

采用移動窗口算法，具體步驟為：

(1.2.1)從起始點開始計算窗口振動幅度ξ₁，如公式(2)：?

???(2)

當ξ₁的值大于0，記錄下樣本點i的值；

(1.2.2)從結束點開始計算窗口振動幅度ξ₂，如公式(3)：?

??(3)

當ξ₂的值大于0，記錄下樣本點j的值；

(1.2.3)截取樣本中從i到j段的手勢數據，即為去冗余之后的手勢信號；

其中，參數α=9，β=0.2m/s²；

（1.3）?歸一化

對所有特征數據值進行歸一化，以消除采樣點長度和加速度信號幅度的差異對識別結果的影響，具體計算方式如下：

（1.3.1）長度歸一化

加速度傳感器采集的數據序列的長度，對于歸一化長度，采用手勢序列長度的均值；對于第個采樣點，歸一化結果為：

?????????????????????(4)

(1.3.2)?振幅歸一化

對于加速度幅值，將其歸一化至[-1,+1]的區間，即歸一化結果為：

???(5)

（2）?基于SVM手勢分類和識別

采用一對多SVM分類器，即將某個手勢類別從多類中區分出來，這可以通過轉化為兩類分類問題來解決；對于k類手勢，構造k個SVM子分類器，在構造第j個SVM子分類器時，將屬于第j類別的樣本數據標記為正類，不屬于j類別的樣本數據標記為負類；然后對手勢數據分別計算各個子分類器的決策函數值，并選取函數值最大所對應的類別即是相應識別的手勢動作。

2.根據權利要求1所述的面向互動電視的手勢交互方法，其特征在于所述基于SVM手勢分類和識別，使用LIBSVM開源庫作為SVM算法包進行手勢數據的分類及識別，其算法步驟如下：?

?（1）將特征提取后的手勢數據按照如下格式進行標記，生成特征值向量：

<label>?<index1>:<value1>?<index2>:<value2>?…

其中，<label>用來標識當前數據所屬的類別，類別值共有6種，0為“向右”，1為“向左”，2為“向上”，3為“向下”，4為“確定”，5為“返回”；<index>是從1開始的連續整數，代表采樣序列；<value>為實數，是實際記錄的加速度向量值；

?（2）選取徑向基函數(RBF),?即，作為SVM的核函數；采用交叉驗證法確定SVM的誤差懲罰系數和RBF核參數的最佳值：；

（3）使用最佳參數對整個訓練集進行訓練，獲得支持向量機模型；

（4）利用訓練的模型對手勢數據進行預測識別。