[发明专利]一种识别自定义手势轨迹的方法

说明书

技术领域

本发明属于人机交互领域，涉及一种识别手势轨迹的方法，特别是涉及一种识别自定义手势轨迹的方法。

背景技术

如今，触摸屏作为一种简单、新颖的人机交互设备，其应用范围已经越来越广。手势轨迹识别技术被广泛应用于人机交互系统中，典型的应用有鼠标手势、触屏手机等。对于一个输入手势，现有技术将其轨迹与手势库中的预设手势轨迹进行对比，以确定该手势属于哪种手势，若判定输入手势属于且只属于预设手势中的一种，则触发应用程序执行相应的操作，否则不触发任何操作。

要识别手势触摸轨迹，通常是根据获取的手势轨迹点的坐标提取手势的轨迹特征信息，然后根据手势轨迹特征信息判断输入手势属于手势库中的何种预设手势。现有技术通常采用以下两种方式中的一种对得到的手势轨迹特征信息进行分析：

将输入手势的轨迹特征信息依次与手势库中每一种预设手势的特征信息进行比较，根据比较结果依次判断输入手势是否是当前的预设手势。这种方法的识别过程比较简单，但若想获得较高的识别准确率，需要计算复杂度较高的特征匹配算法，更重要的是，识别一个输入手势轨迹所需要的计算时间与手势库中预设手势的数量成正比。当预设手势的数量很多时，解析一个输入手势将变得很慢。

采用人工神经网络、支持向量机、贝叶斯网络等机器学习方法，为手势库的每种预设手势提供若干数量的训练样本训练手势分类器。当输入一个新手势并提取其轨迹特征后，利用分类器判断输入手势属于手势库中何种预设手势。该方法的不足之处在于：建立手势分类器需要较多的训练样本，若用户或计算机软件二次开发人员需要往手势库中添加一个新的预设手势，需要提供多个手势样本用于建立新的分类器（可能需要一百个手势样本才能获得较高的识别准确率），因此建立手势库的过程比较繁琐很不方便。

若手指等设备在触摸屏等人机交互设备上移动速度过快或过慢，会造成交互设备获得的点分布的不均匀以及噪声点的增多。现有技术下，这种情况会降低对手势轨迹识别的准确率。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种识别自定义手势轨迹的方法，在提高解析效率的同时提高手势轨迹识别准确率，而且该方法具有很强的灵活性和可定制性，特别的，当手势库中的预设手势数量达到一定规模时，能较为显著的提供解析效率。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种识别自定义手势轨迹的方法，所述识别自定义手势轨迹的方法包括：

步骤1，所述触摸设备接收到一输入的待识别手势轨迹时，判断该手势轨迹与手势库中任一预先建立的手势，即预设手势是否匹配，若不匹配，则将该手势轨迹输入至所述手势库中，并为该手势轨迹指定一个与所述手势库中手势标识列表相关联且在手势库唯一的手势标识；

步骤2，所述手势识别模块撷取待识别手势轨迹的坐标数据，即撷取触摸过程中按时间先后顺序的连续触摸的有序离散点集；

步骤3，所述手势识别模块对接收到的有序离散点集进行优化得到优化的有序离散点集；

步骤4，所述手势识别模块从所述优化的有序离散点集中提取所述手势的特征信息；

步骤5，所述手势识别模块将输入的手势轨迹及其特征信息与所述手势库中每一个预设手势的特征信息进行比较，若仅与一个预设手势匹配成功，则向触摸设备反馈该手势轨迹；若没有与预设手势匹配成功，或同时与两个或两个以上的预设手势匹配，则不向触摸设备反馈该手势轨迹。

优选地，于所述步骤1中还包括以下步骤：判断该手势轨迹与手势库中任一预设手势是否匹配，若匹配，则添加手势失败。

优选地，于所述步骤1中还包括对所述数据库编辑的步骤：

步骤11，在手势库中添加一个新手势；

步骤12，选取所述手势标识列表中的一手势标识，并重新输入更新轨迹；判断重新输入的更新轨迹是否与手势库中的任何一个预设手势相匹配，若否，则将该更新轨迹及其特征信息保存至所述手势库中，若是，则撤销该手势轨迹的更新；

步骤13，选取所述手势标识列表中的一手势标识，重新输入手势标识的名称；判断重新输入的手势标识的名称与手势库中的预设手势的手势标识的名称是否相同，若否，则更新手势库中的该手势标识的名称，若是，则撤销该手势标识名称的更改；

步骤14，将多余的手势轨迹及其特征信息从手势库中删除。

优选地，于所述步骤3中所述手势识别模块对所述接收到的有序离散点集优化的步骤包括：

步骤31，计算接收到的有序离散点集中每相邻两点的间距，并选取出大于一预设阈值的相邻的两点，并对所述两点间进行插值；