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[發(fā)明專利]一種基于環(huán)境光的手勢識別方法在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201910318447.6 申請日: 2019-04-19
公開(公告)號: CN110046585A 公開(公告)日: 2019-07-23
發(fā)明(設(shè)計)人: 王柱;於志文;胡千紅;郭斌 申請(專利權(quán))人: 西北工業(yè)大學(xué)
主分類號: G06K9/00 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
代理公司: 西安利澤明知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 61222 代理人: 劉偉
地址: 710072 *** 國省代碼: 陜西;61
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 手勢 環(huán)境光 平滑 手勢識別 動態(tài)時間規(guī)劃 環(huán)境噪聲 濾波處理 時間規(guī)則 像素矩陣 手運動 中高頻 自適應(yīng) 映射 濾波 去除 算法 匹配 標準化 采集 分類 檢測
【說明書】:

發(fā)明提供一種基于環(huán)境光的手勢識別方法,對采集到的電信號進行濾波處理,去掉電信號中高頻噪,然后再進行標準化,去除不同環(huán)境光和手運動的位置高低帶來的影響;基于濾波后的電信號,將其映射成一個像素矩陣,用來區(qū)分平滑手勢與數(shù)字手勢;對于平滑手勢,利用時間規(guī)則來對平滑手勢進行識別獲取結(jié)果;對于數(shù)字手勢,利用自適應(yīng)上下閾值的方式來對數(shù)字手勢和環(huán)境噪聲進行檢測,得到手勢的發(fā)生點和結(jié)束點;利用基于動態(tài)時間規(guī)劃(DTW)算法的KNN分類器對波形進行匹配分類,得出手勢的識別結(jié)果。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及手勢識別分析處理領(lǐng)域,尤其涉及基于可見光電信號分析處理的手勢識別方法。

背景技術(shù)

近年來,隨著傳感器技術(shù)的不斷改進與發(fā)展,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)正在使人們迎來萬物互聯(lián)的時代。在這個時代人們的生活達到前所未有的便利,自然而然的人機交互方式則變得非常的重要。手勢識別技術(shù)目前已經(jīng)有了很多的應(yīng)用,想象一下,在一個智能家居中,手一揮就可以讓家用設(shè)備明白我們的意圖,在辦公室,滑動手掌就可以瀏覽網(wǎng)頁、演示文稿。事實上,手勢識別技術(shù)使得過去科幻電影中用手勢隔空操控屏幕的畫面正逐漸變?yōu)楝F(xiàn)實。目前手勢識別有很多的方法,如wifi-based、sound-based Wearable-based等。Wifi-based需要專用的無線設(shè)備發(fā)射端以及接收端,雖然這種技術(shù)目前研究比較多利用wifi CSI來進行手勢識別以及定位等工作,但是無線設(shè)備現(xiàn)在并沒有完完全全的普及而且在某些保密場所是不允許無線設(shè)別的存在,所以這種方式帶有局限性。Sound-based使用的是高頻音頻,他對嬰兒和寵物的生長健康存在隱患并且對噪聲敏感。Wearable-based可穿戴設(shè)備需要佩戴額外的傳感器且這些傳感器也要消耗能量,非常的不方便。

發(fā)明內(nèi)容

針對以上缺陷,本發(fā)明提出了使用可見光這種無處不在的信號來進行手勢識別的方法。

本發(fā)明的技術(shù)方案為:一種基于環(huán)境光的手勢識別方法,包括以下步驟:

S1:對采集到的電信號進行濾波處理,去掉電信號中高頻噪,然后再進行標準化,去除不同環(huán)境光和手運動的位置高低帶來的影響;

S2:基于濾波后的電信號,將其映射成一個像素矩陣,用來區(qū)分平滑手勢與數(shù)字手勢;

S3:對于平滑手勢,利用時間規(guī)則來對平滑手勢進行識別獲取結(jié)果;

S4:對于數(shù)字手勢,利用自適應(yīng)上下閾值的方式來對數(shù)字手勢和環(huán)境噪聲進行檢測,得到手勢的發(fā)生點和結(jié)束點;利用基于動態(tài)時間規(guī)劃(DTW)算法的KNN分類器對波形進行匹配分類,得出手勢的識別結(jié)果。

進一步地,一種基于環(huán)境光的手勢識別方法,所述滑動手勢是簡單手勢只有一個方向,在圖像上呈現(xiàn)的亮點全部集中在幾乎一條線上只有一次變化;所述數(shù)字手勢由簡單手勢組成有多個方向,在圖像上呈現(xiàn)的亮點則是混亂且存在2次以上或更多的變化。

進一步地,一種基于環(huán)境光的手勢識別方法,所述S4中自適應(yīng)上下閾值的方式來將數(shù)字手勢從環(huán)境噪聲進行檢測出來,具體公式為:

MA(j)=M(|xj(i)-M(xj)|)j={1,2,3,4.....12} (1)

其中Xj指的是第j個傳感器的時間序列,xj(i)指的是第j個傳感器的第i個值,M指的是中位數(shù),MA(j)指的是每個傳感器的波動范圍;

上閾值=M(xj)+MA(j) (2)

下閾值=M(xj)-MA(j) (3)。

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