[发明专利]一种基于智能手表的人体手指动作识别方法

权利要求书

1.一种基于智能手表的人体手指动作识别方法，其特征在于，基于智能手表内置的加速度传感器采集人体手指细微动作数据，利用精确提取手指细微动作片段和动作特征值，通过识别手指细微动作达到控制和操作智能手表的效果；

精确提取手指动作片段算法，用于智能手表对数据进行预处理并通过滑动窗口分割法分割获取手指动作的起始点和终止点，再采用滑动窗口内的加速度方差阈值和均值阈值作为衡量标准，提取手指细微动作片段；

手指动作加速度信号特征值选取方法，用于只获取手指动作产生的加速度信号行为特征值，降低智能手表系统开销，作为分类模型输入构建分类器识别手指细微动作；

根据识别结果对智能手表进行控制和操作方案，包括分类识别模型模块、手指动作识别模块、操作智能手表模块，用于构建手指动作分类模型，并对手指动作进行分类识别，智能手表响应识别结果进行相应操作。

2.如权利要求1所述的基于智能手表的人体手指动作识别方法，其特征在于，所述的精确提取手指动作片段算法，还包括数据预处理算法，数据序列分割提取动作片段算法，用于对智能手表采集的手指动作原始加速度信号进行预处理得到有效数据，通过数据序列分割算法获取手指动作的起始点和终止点，进而提取得到手指动作片段。

3.如权利要求2所述的基于智能手表的人体手指动作识别方法，其特征在于，所述的数据序列分割提取动作片段算法，还包括滑动窗口分割方法、利用阈值获取手指动作片段算法，用于对运动加速度进行切割，获取手指动作的起始点和终止点；

所述的滑动窗口分割方法，用于对运动加速度数据序列进行分割，将数据序列分成若干长度大小相等的数据片段，这些数据片段由无意义动作片段和手指动作片段组成；

所述的利用阈值获取手指动作片段算法，用于过滤无意义动作片段，提取手指动作片段。

4.如权利要求1所述的基于智能手表的人体手指动作识别方法，其特征在于，所述的手指动作加速度信号特征值选取方法，还包括提取特征值模块、选取特征值算法，用于提取获得手指动作的加速度信号的特征值，并选取具有优秀数据表征能力的特征值作为分类模型输入构建分类器识别手指细微动作，减少系统开销。

5.如权利要求1所述的基于智能手表的人体手指动作识别方法，其特征在于，所述的手指动作识别模块，用于正确识别手指动作类别，得到手指动作结果，发送给操作智能手表模块；

所述的操作智能手表模块，用于接收手指动作的识别结果，对结果作出响应，控制操作智能手表。