[发明专利]一种基于腕部PVDF传感器阵列的手指运动识别方法

说明书

本发明公开了一种基于腕部PVDF传感器阵列的手指运动识别方法，首先使用PVDF传感器阵列实时采集多通道的腕部动作信号，进行预处理；其次对腕部动作信号进行基于短时能量的端点检测，得到手指动作的分割点，进而提取得到一段手指运动的数据；然后基于短时能量对该段手指运动的数据进行编码，得到单个手指动作的特征向量；最后使用分类器对手指动作的特征向量进行分类与识别，得到手指运动识别结果。本发明的优势在于，用户在腕部佩戴PVDF传感器阵列后，手部无需其他辅助装置，即可有效识别鼠标使用时的基本动作，如食指点击、中指点击、大拇指点击等，为穿戴式移动设备提供了一种新的人机交互方式。

技术领域

本发明涉及手指运动识别方法领域，具体是一种基于腕部PVDF传感器阵列的手指运动识别方法。

背景技术

手势识别作为人机交互的重要方法之一，广泛应用于手语识别、假肢控制、游戏操作、遥控操作等领域。

传统的手势识别技术主要有两种，其一为基于机器视觉的手势识别，它是目前手势识别技术中的主流，但是它容易受外部环境的干扰，并且在使用时不能有遮挡物。另一种是基于传感器的手势识别，它主要是利用惯性传感器与压阻传感器来实现，比如数据手套，但这种方法会限制用户的手部运动；同时基于表面肌电传感器的手势识别也是研究的热点，然而这类传感器佩戴时对皮肤表面的环境要求高，且舒适度低。

并且基于传感器的手部动作识别方法，常利用多个通道的数据，提取相应的时域、频域、时频域的特征，利用特定的数据分类算法，完成动作分类与识别。在实际应用时，要精确识别出多个不同手势，则需要多个通道的传感器信号。而传感器数量的增加，一方面造成系统复杂度提升，另一方面也带来了更大的噪声干扰。因此如何实时地识别出更多的手势，是目前亟需解决的重要问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于腕部PVDF传感器阵列的手指运动识别方法，以解决现有技术基于传感器的手部动作识别方法受限制较大、数据处理易受噪声干扰的问题。

为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案为：

一种基于腕部PVDF传感器阵列的手指运动识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)、采用PVDF传感器阵列，实时采集多通道的腕部动作信号；

(2)、分别计算步骤(1)采集的腕部动作信号和背景噪声的短时能量，并对步骤(1)采集的腕部动作信号进行预处理，以去除其中的背景噪声和滤除工频干扰；

(3)、基于步骤(2)得到的短时能量和预处理结果，对腕部动作信号进行基于短时能量的端点检测，以得到手指动作的分割点，进而提取得到手指运动数据；

(4)、基于短时能量对步骤(3)得到的手指运动数据进行编码，得到单个手指动作的特征向量；

(5)、使用分类器对步骤(4)得到的单个手指动作特征向量进行分类与识别，得到手指运动识别结果。

所述的一种基于腕部PVDF传感器阵列的手指运动识别方法，其特征在于：设PVDF传感器阵列由J个PVDF传感器构成，步骤(2)中，定义x(n)为J个PVDF传感器第n次采样的多通道的腕部运动信号，可表示为x(n)＝{x_j(n)，j＝1，2，...，J}，x(n)称为第n组腕部运动信号，同时设第n组腕部运动信号的短时能量为E(n)，通过公式可计算得到E(n)；

设每次上电初始化时，根据PVDF传感器阵列采集的M组数据计算得到的背景噪声的幅值平均值为x_nois，其中M组数据的总时长不少于3秒，同时设背景噪音的短时能量平均值为ε，通过公式可计算得到ε。