[发明专利]一种基于Wi-Fi信号的手势识别方法在审

专利信息
申请号: 201510939043.0 申请日: 2015-12-15
公开(公告)号: CN105573498A 公开(公告)日: 2016-05-11
发明(设计)人: 刘东东;王亮;李伟;陈晓江;汤战勇;彭瑶;张洁;王安文;任宇辉;郭松涛;何刚 申请(专利权)人: 西北大学
主分类号: G06F3/01 分类号: G06F3/01
代理公司: 西安恒泰知识产权代理事务所 61216 代理人: 李婷
地址: 710069 *** 国省代码: 陕西;61
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 wi fi 信号 手势 识别 方法
【说明书】:

发明公开了一种基于Wi‑Fi信号的手势识别方法,提取待识别手势信号GS,将待识别手势信号GS与多个模板手势信号进行匹配,得到待识别手势信号GS与模板手势信号之间的匹配距离,其中最小的匹配距离所对应的模板手势信号所表示的手势与待识别手势信号表示的手势一致,有效避免产生大量的冗余数据或者手势数据提取错误,造成识别错误或者系统运行缓慢。

技术领域

本发明属于人机交互、机器学习领域,涉及一种基于Wi-Fi信号的手势识别方法。

背景技术

随着计算机信息技术的快速发展,人机交互技术已经在人们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。手势是一种人与外界沟通时最直观的交流方式,人们可通过躯体或者手势直观、简洁、自然地表达自己的想法,因此基于手势的人机交互技术成为目前研究的热点,即手势识别技术。

目前手势识别技术主要分为两类,一类为目标携带专门的传感器或者设备,即主动式手势识别技术,主动式手势识别技术主要通过目标携带三轴加速度传感器、陀螺仪、电子罗盘等传感器设备采集手型或者跟踪手部空间运动数据,目前主动式手势识别中数据手套应用最广泛,数据手套是通过目标穿戴包含多个传感器的手套,通过传感器记录手在空间中的运动轨迹以及手指关节的运动信息,从而识别出目标的手势,在国内,哈尔滨工业大学的吴江琴、高文等在中国手语识别系统中,使用由18个传感器组成的Cyber Glover数据手套,结合隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)和人工神经网络(ArtificialNeural Network,ANN)两种方法,实现对孤立词的识别率为90%,简单语句识别率为92%。主动式手势识别技术可以直接获得人手在空间中的坐标和手指运动信息,数据的精确度高、可识别多个手势且识别精准度高,但由于还需用户携带专门设备、不方便操作、不适合远距离操作等缺点,使其应用场景受到了很大的限制。

为了用户能够得到更好的体验,不再依赖传感器或者专用设备等辅助装置,国内外研究员开始研究目标不携带任何传感器或者设备的手势识别技术,即被动式手势识别技术,由于其成本低,操作简单,符合用户习惯等特点,成为国内外研究的热点。现有的被动式手势识别技术主要有:基于计算机视觉的手势识别技术、基于声波的手势识别技术、基于Wi-Fi信号的手势识别技术。其中基于计算机视觉的识别技术,是通过摄像头捕捉目标手势的动作序列,对手势信号进行复杂处理,然后通过模式匹配算法进行手势识别,目前基于视频的识别技术相当成熟,已成功应用于日常生活中,如微软公司开发的Xbox 360游戏主机,但由于其易受环境光线强弱的影响,视频处理数据量大,存在部署成本代价大,容易泄露隐私等诸多缺点,限制了其发展的前景。基于声波的手势识别技术,最典型成功案例是由华盛顿大学和微软研究院共同提出,通过智能手机或笔记本电脑上的扬声器和麦克风发送和接受18Khz声波来感知用户的手势波动,但由于声波所能感知的范围小,限制了其应用范围和场景。而现如今,完善的Wi-Fi基础设施,使得Wi-Fi信号几乎无处不在,国内外科学家利用Wi-Fi信号的普适性,着手研究通过感知Wi-Fi信号扰动为中心的手势识别技术,如Q.Pu教授利用USRP(Universal Software Radio Peripheral,通用软件无线电外设)发送和接收WI-FI信号,并且通过对Wi-Fi信号进行OFDM调制后,分析子载波的多普勒频偏,实现对9种手势识别。从国际前沿研究进展可以看出,该利用Wi-Fi信号的技术将在未来极大程度的改善人类生活,提高人类的生活质量。

基于无线信号的手势识别顺应了未来人机交互发展的趋势,具有非常重要的研究意义和实用价值,尤其是其广阔的发展前景,吸引了大量国内外专家的兴趣。近三年来,基于无线信号的手势识别技术得到了快速发展,主要分为两个研究方向:

(1)使用RFID标签实现手势识别

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