基于加速度传感器的手势识别系统

摘要

在基于手势的人机交互中,个体的差异性导致同一手势数据存在一定的差异性和不稳定性。针对这一问题,设计实现了一种基于加速度传感器的连续动态手势识别系统。首先,由微机电系统加速传感器采集手势数据;其次,根据手势的运动学特征,采用阈值差分法对连续的手势数据进行自动定位截取,并对截取出的数据进行预处理和特征提取;最后,利用导数动态时间规整(DDTW)算法完成对特定手势的实时识别。为测试系统对个体差异性的适应效果,构建了个体依赖和非个体依赖两个测试模型,测试结果显示,所述系统实现了96. 9%的个体依赖识别率和94. 8%的非个体依赖识别率,说明该系统能准确识别手势且具有很好的个体无关性,可用于连续动态手势识别。