[发明专利]拍掌手势识别的方法

说明书

本公开提供一种拍掌手势识别的方法，包括：步骤1：初始化算法库变量；步骤2：获取智能穿戴设备传感器的三轴加速度矢量数据；步骤3：利用步骤2获取的三轴加速度矢量数据，计算加速度模值；步骤4：通过步骤3计算的不同时刻的加速度模值，获取加速度模值的上升沿发生时刻及下降沿发生时刻；步骤5：获取步骤4所获取的加速度模值的上升沿发生时刻和下降沿发生时刻之间加速度模值的最大值，并计算加速度模值高宽比；以及步骤6：通过步骤5所计算的高宽比，完成拍掌手势的识别。

技术领域

本公开涉涉及动作识别技术领域，尤其涉及一种基于惯性传感器的拍掌手势识别的方法。

背景技术

智能穿戴设备是目前消费电子领域的热点方向之一。利用可穿戴设备上的惯性传感器，如加速度计、陀螺仪等，可以对佩戴者的手势进行检测和识别，与基于视觉的手势识别方法相比，具有不受环境光线影响，识别速度快，成本低等优点。然而，现有的基于惯性传感器的手势识别方法存在识别率低，对用户动作要求高等缺点。

专利201610159248.1提出了一种基于加速度传感器的手势识别方法，提出利用加速度计和陀螺仪计算出传感器与地平面的夹角，与动作库中的手势动作特征相对比，来实现手势的识别。该方法存在对手势的特征差异性要求高，若用户动作与标准动作稍有差异，则无法识别的问题。

公开内容

(一)要解决的技术问题

基于上述问题，本公开提供了一种拍掌手势识别的方法，以缓解现有技术中手势识别时对手势的特征差异性要求高，对用户动作要求高，识别率低等技术问题。

(二)技术方案

在本公开实施例中，提供一种拍掌手势识别的方法，包括：

步骤1：初始化算法库变量；

步骤2：获取智能穿戴设备传感器的三轴加速度矢量数据；

步骤3：利用步骤2获取的三轴加速度矢量数据，计算加速度模值；

步骤4：通过步骤3计算的不同时刻的加速度模值，获取加速度模值的上升沿发生时刻及下降沿发生时刻；

步骤5：获取步骤4所获取的加速度模值的上升沿发生时刻和下降沿发生时刻之间加速度模值的最大值，并计算加速度模值高宽比；以及

步骤6：通过步骤5所计算的高宽比，完成拍掌手势的识别。

在本公开实施例中，所述变量包括：加速度模值；加速度峰值；加速度模值上升沿时刻；加速度模值下降沿时刻；加速度模值高宽比。

在本公开实施例中，所述加速度模值的计算公式如下：

其中，NormAcc为加速度模值，a_x代表x轴加速度，a_y代表y轴加速度，a_z代表z轴加速度。

在本公开实施例中，步骤4中，如果LastNormAcc＜Acc_th且CurNormAccAcc_th；则记录当前时刻为上升沿发生时刻T1；其中LastNormAcc为前一时刻加速度模值；CurNormAcc为当前时刻的加速度模值，Acc_th为加速度模值阈值。

在本公开实施例中，步骤4中，如果LastNormAccAcc_th且CurNormAcc＜Acc_th且T10，则记录当前时刻为下降沿发生时刻T2。

在本公开实施例中，所述加速度模值的阈值为：0.3≤Acc_th≤0.8。