[发明专利]一种基于四元数的空中笔势识别方法

说明书

本发明涉及一种基于四元数的空中笔势识别方法，属于人机交互技术领域。进行规定笔势动作，获取笔势对应的四元数序列，进行数据预处理，构建空中笔势识别模型，划分训练集和验证集，将训练集作为训练样本输入所述的空中笔势识别模型，输出训练结果，作为测试集的四元数序列输入空中笔势识别模型将四元数序列分类，实现笔势识别。优点是降低了数据输入维度，减少了计算成本，在减少数据预处理复杂度的同时，还减少了由于加速度数据漂移带来的误差，也可以进一步提高笔势识别率，使得模型可以适应不稳定的目标函数，在小样本时也保持较高的识别率，避免了过拟合现象的发生。

技术领域

本发明属于人机交互技术领域，尤其涉及一种基于四元数的空中笔势识别方法。

背景技术

近年来，随着科学技术的不断发展，人机交互技术为我们日常生活提供了极大的便利。HCI(Human-Computer Interface)设备或技术的操作自然性已成为选择此类设备时的主要考虑因素之一，因此，研究人员有必要开发用户能够自然交互的HCI技术，该技术能够自然地将用户的意图转换为相应的命令，而无需用户学习或适应。其中笔势交互是日常生活中最常见，最自然的交互方式。目前，二维笔式交互范式，界面设计及具体交互技术的研究均已取得了一定的进展。但在三维笔势识别方法中，由于三维笔势自由度高，识别算法复杂等因素的影响，当前的三维笔势识别方法还需要进一步完善。目前，国内外有着多种三维笔势交互方法，常见的有基于计算机视觉的三维笔势识别方法、基于传感器的三维笔势识别方法。

基于计算机视觉信息的三维笔势识别方法使用成像装置进行运动轨迹捕捉，并在此基础上进行笔势信息的原始数据采集和特征提取。而成像装置的使用，大大增加了应用成本；其次这种方式要想达到较高的识别率，计算不可避免的会更加复杂，这增加了计算成本；并且实际应用时，由于视线(LOS)和亮度的限制，基于相机的系统无法在黑暗的地方工作，这限制了实际应用场景。在基于传感器的三维笔势识别方法中，通过嵌入传感器来捕获笔部运动，这种方法多使用加速度计来获取数据，而加速度计易受使用者手部抖动影响，对于轨迹估算误差较大，而这一问题目前仍没有得到有效解决。

发明内容

本发明提供一种基于四元数的空中笔势识别方法，以解决目前三维笔势识别方法存在的应用场景受限，识别率低的问题。

本发明采取的技术方案是，包括下列步骤：

步骤M1：进行规定笔势动作，通过IMU(Inertial measurement unit)获取笔势对应的四元数序列；

步骤M2：对笔势对应的四元数序列进行数据预处理；

步骤M3：构建基于四元数的空中笔势识别模型；

步骤M4：将包含多种笔势标签的四元数序列划分为训练集和验证集，将训练集作为训练样本输入所述的空中笔势识别模型，并使用小批量算法、zenout算法、adam算法优化神经网络，训练笔势识别网络模型，输出训练结果；

步骤M5：将作为测试集的四元数序列输入空中笔势识别模型，利用训练好的空中笔势识别模型将四元数序列分类，实现笔势识别。

优选地，所述步骤M1包括：

步骤M1.1：实验者持装有IMU的电子笔进行规定的笔势动作，按下启动采集的按键，实验数据开始录入并传输到上位机，通过轨迹形态反馈，筛选符合要求的笔势。为了增加实验数据多样性，笔势数据由多个实验者采集完成。

优选地，所述步骤M2包括：

步骤M2.1：对得到笔势对应的四元数序列进行坐标转换，由于对实验者进行笔势动作的起始位置不做要求，因此需要进行坐标转换，使笔势对应的四元数序列只与笔势动作开始时第一个采样点的四元数有关，从而完成坐标系转换后的四元数变化趋势不会因为初始位置不同而改变；