[发明专利]基于惯性传感的手势识别方法

摘要

本发明公开了一种基于惯性传感的手势识别方法，采用三轴惯性传感器进行手势数据采集，对采集得到的手势数据样本库中的每个手势动作进行主轴判断，然后对手势数据样本库中的各个手势动作下每个实验者的手势数据分别进行聚类，筛选出典型样本构建该手势动作的典型样本集，在手势识别时，首先对测试手势动作的手势数据进行主轴判断，然后从手势数据样本库的手势动作中筛选主轴相同的手势动作，然后计算测试手势数据与这些手势动作典型样本集之间的相似度，选择相似度最大的手势动作作为测试手势的所属类别。本发明通过采用主轴判断和典型样本筛选，可以有效降低算法的复杂度，提高手势识别准确率。

主权项

1.一种基于惯性传感的手势识别方法，其特征在于包括以下步骤：S1：采用三轴惯性传感器采集M位实验者的Q个手势动作数据构建手势数据样本库，每个实验者对每个手势动作重复N次，记第m位实验者对第q个手势动作第n次重复的三轴手势数据为G_q,m,n，其中q＝1,2,…,Q、m＝1,2,…,M、n＝1,2,…,N；S2：对每个手势动作进行主轴判断，从三轴中筛选出主轴；S3：记各个手势动作下每个实验者的N次手势数据样本集为G_q,m＝{G_q,m,1,…,G_q,m,N}，分别对每个样本集G_q,m采用聚类数不定的聚类算法进行聚类，将得到的聚类数记为K_q,m，在每个聚类中选择距离聚类中心最近的手势数据样本作为典型样本，从而得到各个手势动作的典型样本集Y_q＝{Y_q,1,Y_q,2,…,Y_q,M}，其中，表示第q个手势动作下第m个实验者的第k个典型样本，k＝1,2,…,K_q,m；S4：采用三轴惯性传感器采集测试者的某个测试手势动作的手势数据C；S5：根据测试手势动作数据C对测试手势动作进行主轴判断，从三轴中筛选出主轴；S6：从手势数据样本库的Q个手势动作中筛选出与测试手势动作主轴相同的P个手势动作，然后分别计算测试手势动作数据C与P个手势动作的典型样本集Y_p的相似度D(C,Y_p)：其中，p＝1,2,…,P，表示测试手势动作数据C与典型样本集Y_p中典型样本之间的相似度；然后选择D(C,Y_p)最小值所对应的手势动作作为该测试手势动作的所属类别，完成手势识别。