基于加速度轨迹图像的手势特征提取与识别

发布时间：2018-01-19 10:23

本文关键词： 手势识别加速度传感器非负矩阵分解隐马尔可夫模型人机交互　出处：《计算机应用研究》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对手势加速度识别中存在数据维度高、计算量大等问题,提出一种基于加速度轨迹图像的手势NMF特征提取与识别方法。通过Wiimote手柄获取手势动作的加速度信号,经过实时有效手势动作分割后,将加速度数据转换为手势轨迹图像,并用非负矩阵分解对手势加速度轨迹图像提取特征向量,最后构建离散隐马尔可夫模型实现目标手势识别。加速度手势轨迹图像转换及采用非负矩阵分解的特征提取方法将未知手势轨迹特征转换为低维子特征序列,降低了计算复杂度,实验表明,该方法能有效识别手势动作。
[Abstract]:Aiming at the problems of high dimension of data and large amount of calculation in gesture acceleration recognition. A method of gesture NMF feature extraction and recognition based on acceleration locus image is proposed. The acceleration signal of gesture action is obtained by Wiimote handle. After real-time and effective gesture segmentation. The acceleration data is converted into the gesture trajectory image, and the eigenvector is extracted from the gesture acceleration track image by non-negative matrix decomposition. Finally, discrete hidden Markov model is constructed to realize target gesture recognition. Acceleration gesture locus image conversion and feature extraction method based on non-negative matrix decomposition are used to transform unknown gesture trajectory features into low-dimensional sub-feature sequences. The computational complexity is reduced and the experimental results show that the method can effectively recognize gesture actions.
【作者单位】：华中师范大学物理科学与技术学院;华中师范大学计算机学院;
【基金】：国家科技支撑计划资助项目(2015BAK33B03)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言手势是一种自然直观的人机交互模式。近年来,随着传感技术的飞速发展,基于加速度传感器的惯性测量单元能嵌入到几乎任何界面或设备中,能直接测量人体运动信息,同时,移动计算技术的发展和逐步普及也为实时手势识别提供了支撑环境[1],基于加速度传感器的手势交互成为自然人

【参考文献】