[发明专利]一种基于智能手表的握笔姿势检测和汉字笔顺识别方法

摘要

本发明公开了一种基于智能手表的握笔姿势检测和汉字笔顺识别的方法，首先进行数据收集和数据预处理；接着进行信号检测；最后基于有监督学习的方法构建握笔姿势检测模型和笔顺识别模型，分别用于握笔姿势检测和笔顺识别。本发明通过大量的实验证明了两种识别模型的有效性和鲁棒性。即笔顺识别和握笔姿势识别的平均精度分别达到76％和94％以上。

主权项

1.一种基于智能手表的握笔姿势检测和汉字笔顺识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：构建握笔姿势检测模型和笔顺识别模型；所述握笔姿势检测模型，用于检测九种不同的握笔姿势，包括一种正确的握笔姿势和8种错误的握笔姿势；所述8种错误的握笔姿势包括横搭型、埋头型、扭曲型、扭转型、直线型、错位型、睡觉型和拳头型；所述笔顺识别模型，用于识别用户书写的笔顺，并判断笔顺是否正确；步骤2：数据收集；从智能手表内置的加速度和陀螺仪传感器收集数据，包括线性加速度和陀螺仪角速度；其中，加速度通过坐标系转换和重力消除得到地球坐标系下的线性加速度；步骤3：数据预处理；基于小波去噪的方法减少收集数据的信号噪声，基于窗函数检测书写信号；步骤4：基于窗函数检测书写信号，包括陀螺仪角速度三个轴和线性加速度三个轴的信号；步骤5：握笔姿势检测或笔顺识别；基于有监督学习方法，提取检测的笔画信号的特征，通过构建的笔顺识别模型和握笔姿势检测模型，最终实现对握笔姿势的检测和笔顺的识别。