[发明专利]手势识别方法、手势识别装置、手势识别系统及存储介质

说明书

本申请公开了一种手势识别方法、手势识别装置、手势识别系统及存储介质，该方法包括：获取肌腱上的振动信息；对振动信息进行处理，得到振动信息对应的特征；基于特征，对振动信息进行分类，得到肌腱对应的手势类别。通过上述方式，本申请能够有效地对手势类别进行分类和识别。

技术领域

本申请涉及人机识别技术领域，特别是涉及一种手势识别方法、手势识别装置、手势识别系统及存储介质。

背景技术

在外骨骼人机界面领域，意图识别已经成为一种研究重点，其中包括步态识别、手势识别等。使得研究腕部肌腱音在康复外骨骼手势识别中的应用越来越广泛。

通常，声音可以由手腕肌腱上的传感器收集。然而，一些研究人员通过固定在皮肤上的听诊器通过麦克风记录声音。在现有技术方案应用在外骨骼时，往往会导致测量误差与外骨骼活动的设备碰撞，结合环境噪声克风采集声音信号时会受到噪音影响，导致降低类别进行识别的概率。

发明内容

本申请实施例的第一方面提供了手势识别方法，该方法包括：获取肌腱上的振动信息；对振动信息进行处理，得到振动信息对应的特征；基于特征，对振动信息进行分类，得到肌腱对应的手势类别。

本申请实施例的第二方面提供了一种手势识别装置，该手势识别装置包括处理器和存储器，存储器中存储有计算机程序，处理器用于执行计算机程序以实现本申请实施例第一方面提供的方法。

本申请实施例的第三方面提供了一种手势识别系统，该手势识别系统包括：

传感器，被配置为固定于手的肌腱部位，用于采集肌腱部位的振动信息；

处理设备，用于处理振动信息，得到振动信息对应的特征；

提取设备，用于提取振动信息对应的特征；

手势识别装置，连接传感器、处理设备以及提取设备，用于执行本申请实施例第一方面提供的方法。

本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序能够被处理器执行时实现本申请实施例第一方面提供的方法。

本申请的有益效果是：区别于相关技术的情况，本申请针对目前手势分类的识别方法，通过对获取的肌腱上的振动信息进行处理，对周围环境的噪声进行去除，得到手上的肌腱对应的特征，而手势分类与肌腱的振动信息联系紧密相关，对肌腱对应的振动信息的特征进行识别分类，能够快速得到肌腱对应的手势类别。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请手势识别方法的系统框架图；

图2是本申请手势识别方法手势类别示意图，其中，图2(1)表示五个手指打开的手势；图2(2)表示将手腕下扣的手势；图2(3)表示将五个手指合成拳头的手势；

图3是本申请手势识别方法实施例的流程示意图；

图4是图3中步骤S12一具体实施例的流程示意图；

图5是图4中步骤S22一具体实施例的流程示意图；

图6是图4中步骤S23一具体实施例的流程示意图；

图7是图5中步骤S33一具体实施例的流程示意图；

图8是图3中步骤S13一具体实施例的流程示意图；

图9是本申请手势识别方法实施例的实验结果示意图；