一种基于表面肌电传感器和九轴传感器的手语识别方法

摘要

本发明公开了一种基于表面肌电传感器和九轴传感器的手语识别方法，具体涉及手语识别领域，包括以下步骤：步骤一、通过肌电传感器和九轴传感器采集到所有的原始数据；步骤二、通过基于样本熵的信号起始点检测获取待识别手势的有效动作数据；步骤三、通过卡尔曼滤波对待识别手势的有效动作数据进行噪音预处理并输出过滤后的待识别手势数据；步骤四、通过对步骤三中输出的待识别手势数据进行时频域的特征提取并归一化。本发明采用表面肌电信号传感器和九轴传感器融合的方式采集用户手势数据，并通过集成学习模型来进行建模，提高了可识别手语数据量和准确度，同时还加强手语识别的稳定性和容错性。