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    一種基于加速度特征提取的手勢識別方法*

    2012-06-12 09:36:56陳旭光
    傳感技術(shù)學(xué)報(bào) 2012年8期
    關(guān)鍵詞:波峰手勢姿態(tài)

    陳 意,楊 平,陳旭光

    (電子科技大學(xué)機(jī)械電子工程學(xué)院,成都611731)

    在現(xiàn)代社會中,手機(jī)等移動電子設(shè)備已成為人們?nèi)粘I钪斜夭豢缮俚耐ㄓ嵑蛫蕵饭ぞ?,其主要的交互方式是鍵盤和觸摸屏,而這兩種交互方式都不可避免地將用戶限制在了設(shè)備屏幕之上,降低了操作效率和用戶體驗(yàn)[1]。手勢擁有自然、直接、易于學(xué)習(xí)等優(yōu)點(diǎn),將其作為移動電子設(shè)備現(xiàn)有交互方式的一個(gè)補(bǔ)充,將一些簡單、頻繁的操作采用手勢輸入,可增強(qiáng)操作的便捷性和趣味性,提升用戶體驗(yàn)。

    目前,基于加速度傳感器的手勢識別方法主要有動態(tài)時(shí)間規(guī)整(DTW)[1-4]和隱馬爾科夫模型(HMM)[5-8]。然而由于個(gè)體差異,同一手勢的加速度數(shù)據(jù)(如幅值、手勢長度等)存在較大差異;即使同一個(gè)體,同一手勢的加速度數(shù)據(jù)也存在差異。因此上述方法難以建立準(zhǔn)確的手勢模板和隱馬爾卡夫模型,識別準(zhǔn)確率較低,個(gè)體適應(yīng)性較差;由于DTW算法的計(jì)算量大,隨著手勢數(shù)量的增加,算法實(shí)時(shí)性將大大降低;并且由于加速度傳感器無法獲取設(shè)備姿態(tài)信息,用戶只能嚴(yán)格地在給定的設(shè)備姿態(tài)下操作,這給用戶造成了極大的不便。鑒于此,本文提出通過提取反映各類手勢運(yùn)動學(xué)特征的加速度特征量及變化規(guī)律對手勢進(jìn)行識別,以提高對個(gè)體差異的適應(yīng)性,增強(qiáng)算法魯棒性和實(shí)時(shí)性;對于甩動和晃動手勢,通過加速度計(jì)與陀螺儀相結(jié)合獲得設(shè)備姿態(tài)信息,將設(shè)備坐標(biāo)系下的加速度轉(zhuǎn)換到用戶坐標(biāo)系再對其進(jìn)行識別,簡化了這兩類手勢的識別,同時(shí)提高了識別準(zhǔn)確率。此外,由于敲擊和翻轉(zhuǎn)類手勢的識別本身不需要姿態(tài)信息,因此本文的十個(gè)手勢完全取消了設(shè)備姿態(tài)的限制,用戶可以在任意設(shè)備姿態(tài)下操作手勢。

    1 手勢定義

    手勢定義應(yīng)遵循兩個(gè)原則:①手勢易被設(shè)備可靠識別;②手勢易被使用者學(xué)習(xí)和記憶[9]?;谏鲜鲈瓌t,本文定義了10個(gè)手勢并按語義及操作的相似性分為4類如表1所示。

    表1 手勢定義

    2 手勢識別算法

    手勢識別算法如圖1所示。

    圖1 手勢識別算法

    2.1 手勢加速度截取

    手勢識別第一步是通過準(zhǔn)確檢測手勢起點(diǎn)和終點(diǎn)從而截取手勢的加速度數(shù)據(jù)[10]。如圖2所示,本文采用基于加速度變化量的手勢檢測方法,因?yàn)樵跊]有手勢產(chǎn)生時(shí),加速度是相對平穩(wěn)的;而當(dāng)有手勢發(fā)生時(shí),加速度變化劇烈。對加速度進(jìn)行差分可以凸顯加速度的變化量,因此本文采用 Δak=|axk-axk-1|+|aykayk-1|+|azk-azk-1|對手勢起點(diǎn)和終點(diǎn)進(jìn)行檢測:

    其中,N為采樣數(shù)據(jù)個(gè)數(shù),Mth為起點(diǎn)和終點(diǎn)檢測閾值。N的引入是為了消除由環(huán)境噪聲及用戶抖動等偶然因素引起的誤檢測。

    圖2 手勢起點(diǎn)與終點(diǎn)檢測

    2.2 加速度特征量提取

    特征提取直接關(guān)系到手勢識別準(zhǔn)確率,因此提取的特征量必須反映各類手勢的運(yùn)動學(xué)特性,并且與其他類手勢存在明顯差異。通過對樣本數(shù)據(jù)(15位實(shí)驗(yàn)者,每位實(shí)驗(yàn)者操作每個(gè)手勢各100次)進(jìn)行分析后,本文定義了手勢長度、手勢能量[12]、能量最小軸、波峰數(shù)等四個(gè)特征。

    ①手勢長度L

    ②手勢能量E

    其中,L為手勢長度,gx,gy,gz分別為重力加速度在設(shè)備 x,y,z軸分量;

    ③加速度能量最小軸:三軸手勢能量最小軸;

    ④波峰數(shù)P

    其中,Px,Py,Pz分別為設(shè)備 x,y,z軸加速度波峰數(shù)。為了可靠地計(jì)算波峰數(shù),去除操作過程中環(huán)境噪聲及用戶抖動等偶然因素的影響,本文采用如圖3所示方法。

    圖3 波峰數(shù)計(jì)算方法

    首先遍歷手勢加速度數(shù)據(jù),尋找其與橫軸交點(diǎn)C1、C2、C3……,然后在相鄰兩交點(diǎn)間(C1C2、C2C3等)計(jì)算加速度最大值和最小值 P1、P2、P3……,若P1、P2……的加速度值大于波峰上限閾值或小于波峰下限閾值,則波峰數(shù)加1。

    2.3 誤動作去除

    在使用過程中,傳感器輸出數(shù)據(jù)中包含了用戶各種無意識的誤動作,如將設(shè)備突然放下、將設(shè)備從一只手換到另一只手等。為了提高識別準(zhǔn)確率,這些誤動作必須被去除。而各類手勢的加速度特征均具有一定的統(tǒng)計(jì)規(guī)律,如果不滿足這些統(tǒng)計(jì)規(guī)律則視為誤操作被去除。通過分析各類手勢樣本數(shù)據(jù),本文得到3條統(tǒng)計(jì)規(guī)律,滿足其中之一則為誤操作:①L<0.1 s,因?yàn)槭謩蓍L度至少為0.1 s;②E>1 500,因?yàn)槭謩菽芰孔畲鬄? 200左右;③300<E<1 000且P=0,因?yàn)槟芰刻幱?00到1 000之間的翻轉(zhuǎn)和甩動手勢的波峰數(shù)不為0。

    2.4 手勢分類

    為了提高分類準(zhǔn)確率、簡化分類算法,本文提出了如圖4所示的三層決策樹分類器。

    圖4 手勢分類決策樹

    ①分類器第1層:敲擊類手勢加速度小、持續(xù)時(shí)間短,手勢能量遠(yuǎn)小于其他3類手勢,因此利用手勢能量分離敲擊類手勢;

    ②分類器第2層:手機(jī)等電子設(shè)備都為長方體,此處為清楚說明問題,設(shè)長方體長、寬、高分別對應(yīng)X、Y、Z軸。翻轉(zhuǎn)手勢是繞X軸的轉(zhuǎn)動,能量主要集中于Y、Z軸,因此X能量最小;而甩動類和晃動類手勢中X軸能量在三軸中不可能最小。因此利用X軸能量最小可分離出翻轉(zhuǎn)類手勢。

    ③分類器第3層:對于甩動類和晃動類手勢,由于個(gè)體之間的差異,單獨(dú)使用手勢長度、能量、波峰數(shù)等特征都不能達(dá)到較高的分類準(zhǔn)確率。因此,本文結(jié)合這3個(gè)特征利用Fisher分類函數(shù)[13]來分類甩動類和晃動類。通過訓(xùn)練樣本得到的Fisher分類函數(shù)為 f=47L+59E+108P-25690,如果 f>0則為甩動類,f<0則為晃動類。在分類函數(shù)中波峰數(shù)的系數(shù)最大,可以看出波峰數(shù)在甩動類和晃動類手勢的分類中起主要作用,因?yàn)椴ǚ鍞?shù)是這兩類手勢在運(yùn)動學(xué)上的本質(zhì)區(qū)別(如圖5)。

    圖5 不同手勢波形

    2.5 各類手勢的識別

    2.5.1 敲擊次數(shù)識別

    敲擊類手勢的加速度體現(xiàn)出沖擊性,但敲擊設(shè)備不同平面時(shí),沖擊特性在設(shè)備各軸上的顯著程度不同。為了保證敲擊次數(shù)識別的準(zhǔn)確性,本文利用J=(|axi-axi-1|+|ayi-ayi-1|+|azi-azi-1|)來識別敲擊次數(shù)。如圖6所示,波形上升沿與次數(shù)識別閾值的交點(diǎn)數(shù)即為敲擊次數(shù)。

    圖6 敲擊次數(shù)識別

    但是用戶很多無意識的動作會被分類到敲擊類中,如突然的抖動、將設(shè)備突然放下或拿起等。通過分析敲擊類手勢的特征量樣本,本文提出了以下3條準(zhǔn)則以去除敲擊類手勢中的誤動作:

    ①每次敲擊持續(xù)時(shí)間(如圖 6,A2-A1,B2-B1,C2-C1)在0.1 s到0.2 s之間;

    ②相鄰兩次敲擊間隔時(shí)間(如圖 6,B1-A1,C1-B1)大于 0.15 s,因?yàn)橛脩舨豢赡茉?0.15 s內(nèi)完成兩次敲擊;

    “您的疼痛有所改變嗎?”我低頭詢問著上周因工廠工傷,經(jīng)歷八小時(shí)手術(shù)的44歲病患目前的康復(fù)情況,如同往常的無數(shù)個(gè)清晨一樣,我正帶著四五位住院醫(yī)師巡查骨科的各個(gè)病房。

    ③手勢起點(diǎn)前0.3 s內(nèi)的加速度標(biāo)準(zhǔn)差小于0.1 m/s2。因?yàn)榍脫羰謩萜瘘c(diǎn)前的加速度是相對平穩(wěn)的,而用戶的無意識抖動等誤動作的起點(diǎn)前加速度波動較大。

    2.5.2 翻轉(zhuǎn)手勢識別

    本文僅定義了逆時(shí)針翻轉(zhuǎn),因?yàn)轫槙r(shí)針翻轉(zhuǎn)對用戶而言很不方便,違反了手勢定義的原則。因此翻轉(zhuǎn)類手勢的識別較為簡單,當(dāng)手勢被分類為翻轉(zhuǎn)后則完成識別。

    2.5.3 甩動及晃動方向識別

    加速度的變化規(guī)律被用于甩動及晃動方向的識別。用戶坐標(biāo)系與設(shè)備坐標(biāo)系如圖7所示,由于傳感器輸出的是設(shè)備局部坐標(biāo)系(oxyz)中的加速度,加速度變化規(guī)律會隨著設(shè)備姿態(tài)的不同而改變,但用戶坐標(biāo)系(OXYZ)中相同方向的甩動或晃動手勢的加速度變化規(guī)律始終保持不變。因此,本文通過結(jié)合加速度計(jì)和陀螺儀得到設(shè)備姿態(tài)信息,將設(shè)備局部坐標(biāo)系中的加速度轉(zhuǎn)換到用戶坐標(biāo)系后,再對手勢方向進(jìn)行識別。

    圖7 用戶坐標(biāo)系(OXYZ)與設(shè)備坐標(biāo)系(oxyz)

    在設(shè)備姿態(tài)計(jì)算中,首先利用手勢起點(diǎn)前設(shè)備x,y,z軸的重力加速度分量獲得設(shè)備初始姿態(tài)[14],其中傾斜角θ和橫滾角γ的計(jì)算如式(4)和式(5)所示。

    對于航向角φ,其初值可設(shè)為0,因?yàn)楸疚膬H僅是將加速度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到用戶坐標(biāo)系下,而非地球全局坐標(biāo)系。

    本文采用四元數(shù) q=(q0,q1,q2,q3)來表示空間轉(zhuǎn)動。通過初始姿態(tài),利用式(6)可以得到四元數(shù)初值[14]:

    其中,α=φ/2,β=θ/2,φ=γ/2。由于表征旋轉(zhuǎn)的四元數(shù)必須是規(guī)范化四元數(shù),因此要對四元數(shù)初值做歸一化處理,即是使四元數(shù)滿足q20+q21+q22+q23=1[14]。

    在姿態(tài)更新中,本文采用旋轉(zhuǎn)不可交換性誤差較小的等效三子樣旋轉(zhuǎn)矢量法更新四元數(shù)并得到各姿態(tài)更新點(diǎn)的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換矩陣[15],如式(7)

    利用坐標(biāo)轉(zhuǎn)換矩陣CRb,根據(jù)式(8)便可以得到用戶坐標(biāo)系下去掉重力加速度后的手勢加速度。

    其中,下標(biāo)R表示用戶坐標(biāo)系下的加速度,下標(biāo)b表示設(shè)備坐標(biāo)系下的加速度,坐標(biāo)轉(zhuǎn)換后的甩動手勢加速度波形如圖8所示。

    實(shí)際上,甩動及晃動手勢是繞用戶手腕的圓周運(yùn)動。在用戶坐標(biāo)系OXYZ中,當(dāng)用戶左右甩動或晃動時(shí),Y軸為切向軸;當(dāng)用戶上下甩動或晃動時(shí),Z軸為切向軸。同時(shí)甩動手勢是一先加速后減速的運(yùn)動,當(dāng)甩動方向相反時(shí),加速或減速的方向?qū)⑾喾?。因此甩動方向可通過切向軸上加速度加減速方向進(jìn)行識別。但是算法首先需要判斷甩動發(fā)生在Y軸或是Z軸上,本文采用 Y軸和 Z軸的加速度平均幅值[2]AM(Average Magnitude)的相對大小判斷甩動發(fā)生軸。

    其中,aRyi、aRzi分別為用戶坐標(biāo)系下Y軸和Z軸手勢加速度,A、B分別為手勢起點(diǎn)和終點(diǎn),L為手勢長度。

    對比圖8(a)、8(b)、8(c)和8(d)可知,左右甩動時(shí)Y軸加速度幅值比Z軸大;上下甩動時(shí)Z軸加速度幅值比Y軸大。因此如果AMy>AMz,則甩動發(fā)生在Y軸;如果AMz>AMy,則甩動發(fā)生在Z軸。

    圖8 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換后甩動手勢加速度波形

    由于本文僅定義了上下晃動和左右晃動,因此晃動方向的識別更為簡單,僅利用Y軸和Z軸的加速度平均幅值相對大小即可識別晃動方向。如果AMy>AMz則為左右晃動;如果AMz>AMy則為上下晃動。

    3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    為了測試算法的有效性和對個(gè)體差異的適應(yīng)性,本文挑選了15名實(shí)驗(yàn)者并要求以他們習(xí)慣的方式和力度操作各個(gè)手勢及常見誤操作各100次。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明算法達(dá)到了95.2%的準(zhǔn)確率,具體識別統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示,其中G1~G10分別代表單擊、雙擊、三擊、翻轉(zhuǎn)、向左甩動、向右甩動、向上甩動、向下甩動、左右晃動、上下晃動,豎排G1~G10為輸入手勢,橫排G1~G10為識別結(jié)果。

    表2 實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果

    在識別算法中,傳感器數(shù)據(jù)采樣頻率為100 Hz。當(dāng)截取到手勢數(shù)據(jù)后,手勢識別能在下次采樣之前順利完成,由此可知手勢識別時(shí)間小于0.01 s。

    4 結(jié)論

    本文通過提取不隨個(gè)體差異變化的加速度特征量及變化規(guī)律對手勢進(jìn)行識別,因而方法簡單有效,對個(gè)體差異適應(yīng)性強(qiáng)。并且結(jié)合陀螺儀進(jìn)行加速度數(shù)據(jù)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,取消了DTW和HMM方法對設(shè)備姿態(tài)的限制,實(shí)現(xiàn)了任意姿態(tài)下的手勢操作。但在本文目前的研究中,陀螺儀并未得到充分利用,僅輔助用于加速度數(shù)據(jù)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換。在今后的進(jìn)一步研究中,可從陀螺儀數(shù)據(jù)中提取特征信息并結(jié)合加速度特征進(jìn)行手勢分類和識別,從而進(jìn)一步提高識別準(zhǔn)確率。

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