[發明專利]一種基于CSI的細粒度手勢識別方法和系統

有效

• 申請號: 201710846518.0
• 申請日: 2017-09-15
• 公開（公告）號: CN107633227B
• 公開（公告）日: 2020-04-28
• 發明（設計）人: 肖江;王羽西;金海;倪明選
• 申請（專利權）人: 華中科技大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京海虹嘉誠知識產權代理有限公司 11129
• 代理人: 何志欣;侯越玲

1.一種基于CSI的細粒度手勢識別方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

基于信道狀態信息的特征值判斷至少一個筆畫手勢的多個維度的起始點、終結點、速度、方向和/或筆畫拐點；

基于所述筆畫手勢的起始點、終結點、速度、方向和/或筆畫拐點將筆畫分類并形成筆畫序列；

基于自然語言規律和/或科學語言規律中筆畫的出現頻率和/或所述筆畫之間的銜接規律構建筆畫轉移模型；和

利用所述筆畫轉移模型將所述筆畫序列劃分并識別為符合自然語言規律和/或科學語言規律的字母序列、偏旁部首序列、數字序列和/或圖形序列，

其中，所述筆畫手勢的方向的判斷步驟包括：

以線性變換方法消除相位偏移；

基于信號到達時間選擇不具有多徑影響的信號；

構建CSI數據矩陣并確定信號入射角度；和

基于所述信號入射角度、信號路徑以及筆畫手勢位移確定所述筆畫手勢的速度方向；

其中，以線性變換方法消除相位偏移的方法為：

第i個子載波的測量相位為：

為真實相位，δ為信號接收端相對于信號發射端的時鐘偏移，其對應產生的相位偏移是β是位置常熟相位偏移，Z是測量噪聲，K_i是第i個子載波編號，N為FFT的大?。?/p>

定義

在子載波的頻率對稱的情況下，即則b簡化為從測量相位中減去線性項ak_i+b，消除由δ和β引起的相位偏移，得到不含有噪聲Z的真實相位的線性組合，即

2.如權利要求1所述的基于CSI的細粒度手勢識別方法，其特征在于，所述方法還包括以下步驟：

基于自然語言規律和/或科學語言規律的邏輯順序構建勘誤模型，

所述勘誤模型基于所述邏輯順序檢測并更正所述字母序列、偏旁部首序列、數字序列和/或圖形序列，并且將所述字母序列、偏旁部首序列、數字序列和/或圖形序列識別為有序排列的單詞、字、數字編碼和/或圖形。

3.如權利要求2所述的基于CSI的細粒度手勢識別方法，其特征在于，所述方法還包括以下步驟：

建立信道狀態信息的變化模式與筆畫之間的映射關系，

基于所述信道狀態信息的變化模式確定對應的初始筆畫，

基于所述初始筆畫的起始點、終結點、速度、方向和/或筆畫拐點判斷相鄰的初始筆畫之間的連接關系，從而根據所述連接關系確定真實筆畫以及所述真實筆畫的筆畫類別。

4.如權利要求3所述的基于CSI的細粒度手勢識別方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

基于所述筆畫手勢的起始點、終結點、筆畫時間、速度、方向和/或筆畫拐點確定所述筆畫的多維度的筆畫軌跡，

基于所述筆畫軌跡與所述初始筆畫的匹配程度確定真實筆畫及其筆畫類別。

5.如權利要求4所述的基于CSI的細粒度手勢識別方法，其特征在于，

在所述筆畫軌跡與所述初始筆畫的匹配程度不小于預設閾值的情況下，確定所述初始筆畫為真實筆畫；

在所述筆畫軌跡與所述初始筆畫的匹配程度小于預設閾值的情況下，采用機器學習方法基于所述筆畫手勢的起始點、終結點、速度、方向和/或筆畫拐點進行筆畫分析，確定真實筆畫并將筆畫分類。

6.如前述權利要求之一所述的基于CSI的細粒度手勢識別方法，其特征在于，所述信道狀態信息的特征值的提取步驟包括：

采集至少一個子載波的第一信道狀態信息，

以降噪和/或切片的方式將所述第一信道狀態信息處理為第二信道狀態信息；

對所述第二信道狀態信息進行多維度測量；

校正所述第二信道狀態信息；和

提取所述第二信道狀態信息變化的特征值。

7.如權利要求6所述的基于CSI的細粒度手勢識別方法，其特征在于，所述第二信道狀態信息變化的特征值的提取步驟包括：

將至少一個所述第二信道狀態信息進行逆傅立葉變換，

利用離散小波變換方法提取至少一個筆畫手勢的特征值。