[發明專利]一種基于表面肌電傳感器和九軸傳感器的手語識別方法

在審

• 申請號: 201910239349.3
• 申請日: 2019-03-27
• 公開（公告）號: CN109976526A
• 公開（公告）日: 2019-07-05
• 發明（設計）人: 郭海森;施金鴻;李釗華;曾善玲;李嘉豪;何焯正;刁宇樺;李鴻緯;范鴻鑫
• 申請（專利權）人: 廣東技術師范大學
• 主分類號: G06F3/01
• 分類號: G06F3/01;G06F3/0346;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京科億知識產權代理事務所(普通合伙) 11350
• 代理人: 肖平安

本發明公開了一種基于表面肌電傳感器和九軸傳感器的手語識別方法，具體涉及手語識別領域，包括以下步驟：步驟一、通過肌電傳感器和九軸傳感器采集到所有的原始數據；步驟二、通過基于樣本熵的信號起始點檢測獲取待識別手勢的有效動作數據；步驟三、通過卡爾曼濾波對待識別手勢的有效動作數據進行噪音預處理并輸出過濾后的待識別手勢數據；步驟四、通過對步驟三中輸出的待識別手勢數據進行時頻域的特征提取并歸一化。本發明采用表面肌電信號傳感器和九軸傳感器融合的方式采集用戶手勢數據，并通過集成學習模型來進行建模，提高了可識別手語數據量和準確度，同時還加強手語識別的穩定性和容錯性。

技術領域

本發明涉及手語識別技術領域，更具體地說，本發明涉及一種基于表面肌電傳感器和九軸傳感器的手語識別方法。

背景技術

目前手語是聾啞人士使用的語言。手語是用手勢比量動作，根據手勢的變化模擬形象或者音節以構成的一定意思或詞語，它是聾啞人士互相交際和交流思想的語言。但是，手語是一種非常龐大而又復雜的語言系統，讓大部分健全人學會手語交流顯然不現實。因此，為了幫助聾啞人士保持快速且有效地與健全人的正常交流、溝通，提高他們的獨立生活能力和社會幸福感，減輕家庭、社會的負擔，手語姿態識別技術的發展尤為重要。

傳統的手語識別技術分為基于數據手套的識別技術和基于計算機視覺的手語識別技術這兩種；

基于數據手套的識別技術，需要用戶佩戴數據手套或者其他的硬件設備，利用傳感器采集手指狀態和運動軌跡等信息，在讓計算機高速運算識別對應的手語。此方式的優點在于識別精確且魯棒性很好，算法簡單、運算快熟，不會受到環境變化和場景復雜等問題影響。而缺點在于設備穿戴不方便、成本高、傳感器容易老化，識別手勢動作過少等問題。因此，難以投入實際生產應用；

基于計算機視覺的手語識別技術采用單一網絡攝像頭或立體攝像頭雖然能夠保證追蹤手部運動的精度和速度，卻很難處理好復雜背景和光照，在復雜環境下很難實現對應的效果。同時，由于人的皮膚顏色不一，運動速度不均勻，難以得到通用、高效的識別匹配模型。因此也同樣難以大量投入實際的生產應用。

發明內容

為了克服現有技術的上述缺陷，尤其是解決基于數據手套的識別技術穿戴不便的問題，本發明提供一種基于表面肌電傳感器和九軸傳感器的手語識別方法，以此可以提高可識別手語數據量和準確度，同時加強手語識別的穩定性和容錯性。

為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：一種基于表面肌電傳感器和九軸傳感器的手語識別方法，包括穿戴于手臂上的臂環，所述臂環上設有一個九軸傳感器、八個肌電傳感器和一個藍牙接收器，所述九軸傳感器用于檢測手臂的運動軌跡和方位，所述表面肌電傳感器用于檢測不同手勢的肌電信號，所述臂環通過藍牙接收器連接終端設備，手語識別方法具體如下：

步驟一、首先，將臂環佩戴在手臂上，通過肌電傳感器和九軸傳感器訓練采集所有的手語原始數據，經藍牙接收器發送至終端設備；

步驟二、通過基于樣本熵的信號起始點檢測獲取待識別手勢的有效動作數據；

步驟三、通過卡爾曼濾波對待識別手勢的有效動作數據進行噪音預處理，并輸出過濾后的待識別手勢數據；

步驟四、通過對第三步中輸出的待識別手勢數據進行時頻域的特征提取并歸一化；

步驟五、構件訓練樣本集合，并集成訓練識別模型，并通過此模型對第四步中的待識別手勢數據進行識別；

步驟六、識別手勢數據后，經終端設備輸出待識別手勢的識別結果。

在一個優選的實施方式中，八個所述肌電傳感器均勻嵌設于臂環內側壁，所述九軸傳感器和藍牙接收器設置于臂環內部。

在一個優選的實施方式中，所述肌電傳感器和九軸傳感器通過A/D傳感器與藍牙接收器連接，所述藍牙接收器與終端設備通信連接，所述終端設備包括手機或電腦。