[发明专利]基于RFID系统的实时精确且无接触的手势识别方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于RFID系统的实时精确且无接触的手势识别方法及系统，读写器收集来自用户的手势信号，所述手势信号包括时间戳和相位值；对所述手势信号进行预处理和手势分割；提取经手势分割处理后的信号的粗粒度的统计特征和细粒度的小波变换特征来构建系统的分类器；将获取的数据输入到的构建好的分类器，预测手势。本发明极大地缩短了识别时间，且保证了识别精度。

技术领域

本发明主要应用于物联网领域、RFID技术、手势识别、机器学习领域，特别是一种基于RFID系统的实时精确且无接触的手势识别方法及系统。

背景技术

随着计算机技术的发展，计算机从各个方面给我们的生活带来了翻天覆地的变化。人们已经与计算机密不可分，其中人与计算机的信息交互Human-Machine Interface(HMI)[5]是至关重要的。在人机交互中最常见的交互方式就是通过简单的机械装置，如键盘和鼠标，以及触屏等方式。尽管上述的方式在我们目前的生活中处于主流的地位，但是我们还是不禁要想起是否要更加的自然，更加的符合人类习惯的人机交互方式。

于是我们自然而然地想到了手势。手势是人类体征的一种，是我们在日常生活中不可缺少的一部分，如果计算机能够直接识别人类日常生活中的手势并将其转化为机器指令，这将极大的解放通过特定的外接设备进行指令的输入。在过去的科幻电影中，我们不禁想问他们是如何用手一挥就可以控制家中的电视、电脑和其他设备。随着手势识别技术的成熟，过去的科幻梦想正在迅速成为现实。

目前通过手势进行人机交互的研究主要分为两个方向：一个是基于视觉的手势识别[6]，通过摄像设备采集手势动作信息作为手势交互信息；另一种是基于计算机设备的，其中设备包含了很多种，比如数据手套[7]、传感器[8]或者RFID[9]等终端设备进行采集手势动作信息。而第二种是相对于第一种作为输入的终端设备更自然、更人性化的人机交互方式。

手势识别的初期阶段采用的是基于数据手套的输入方式。该手套集成多个传感器并与计算机相连，能够直接获取用户的肢体运动信息。因为含有多个传感器件，所以能够准确的获取信息进而识别手势，但是手套的价格比较昂贵，同时手套以及附属连接线极大的降低了用户的体验感。针对数据手套价格过高的缺点，一些研究者通过在手上做标记来简化手势识别的过程，但是其精确度却没那么高。为了综合上述的两种情况，研究者们借助传感器相对便宜的优势在用户手部贴上各种类型的传感器来获取数据信息。可是要求用户每次都要带上传感器这一步骤在现实生活中始终不方便，学者们又开发基于视觉的手势识别系统。该类系统收集的是图像信息，它解放了过去可穿戴设备的手势识别系统，但是在现实应用中，手势通常处于复杂的环境下，例如在光线过亮或者光线不好的条件下，基于视觉的手势识别的应用就无法正常工作了。于是出现了基于RFID(射频识别Radio FrequencyIdentification)系统的手势识别。

现有的基于RFID的手势识别系统主要分为戴设备的轨迹跟踪法和不戴设备的模板匹配法。在用户体验方面，免设备这类占据优势。它将手势的动作看成是一个由静态手势图像所组成的序列或者是一组信号数据向量，然后将待识别的手势序列与已知的手势模板序列进行比较，从而识别出手势。其中识别效果最好的方法是利用动态时间规整算法(Dynamic Time Warping-DTW)[10]来匹配模板。而从我们的了解来看，该算法的时间复杂度比较高，具体时间复杂度在后文进行分析，在匹配模板时耗时较长，有较高的滞后性。同时其扩展性也不好，随着动作的增加，模板数量也不断增多，既会影响识别的精确度，又加重了系统的滞后性。本发明所用到的名词解释如下：

相位：对于一个波，特定的时刻在它循环中的位置，一种它是否在波峰、波谷或它们之间的某点的标度。相位描述信号波形变化的度量，通常以度(角度)作为单位，也称作相角。当信号波形以周期的方式变化，波形循环一周即为360°。免戴设备：指的是用户本身不需要携带任何设备。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，针对现有技术不足，提供一种基于RFID系统的实时精确且无接触的手势识别方法及系统，在短时间内识别手势，且保证识别精度。