一种体感动作识别方法及人机交互装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种体感动作识别方法，包括：1）在执行体感动作的过程中，通过体感设备中的加速传感器采集表征该体感动作的有效数据段；2）计算所采集的有效数据段与标准数据段的DTW距离，根据所采集的有效数据段与标准数据段的DTW距离匹配样本库；3）计算所采集的有效数据段与步骤2）所匹配的样本库中每一个样本数据段的DTW距离，将其中DTW距离最小的样本数据段所表征的体感动作的标识作为所采集的有效数据段的识别结果。本发明专利技术还提供了相应的人机交互装置。本发明专利技术能够在保证识别准确度的前提下提高识别效率；可在识别动作时设备拿的方式不受限制的前提下确保较高的识别准确度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及体感模式识别
，具体地说，本专利技术涉及一种体感动作识别方 法及人机交互装置。
技术介绍
说起人机交互的方式，我们首先想到的是基于键盘与鼠标的交互方式，但随着智 能电视和大尺寸显示屏的出现，键盘与鼠标的不便性越专利技术显，而触屏交互、语音交互、基 于动作(例如基于手势）的交互等新一代的交互方式则应运而生。 目前，基于动作的交互方式存在两大主流，一种是基于计算机视觉的交互模式，代 表就是微软的Xbox的Kinect，它主要是基于摄像头来进行识别，用摄像头来捕捉人的动 作。Kinect有两个问题，第一，就是存在遮挡的问题，如果是双人游戏，一个人把另一个人 挡住的话，就会影响游戏的效果，第二，就是可视范围的问题，所谓的可视范围就是指摄像 头的捕捉范围，如果使用者站在摄像头的捕捉范围之外，就无法进行交互。另一种是基于可 穿戴传感器的人体动作识别，代表就是任天堂的Wi i，它主要是基于X，Y，Z的加速度来感知 人体的动作。而且可穿戴传感器完全没有摄像头的两个问题，所以备受学者们的青睐。然 而，Wii的动作识别使用范围仅限于游戏，其算法并且也没有公开，因此难以转用到其它设 备上。已公开的其它基于可穿戴传感器的动作识别算法中，普遍存在以下几个问题：一是 训练一个动作模型时需要大量的数据，不易增加动作种类，二是对动作分割时容易受到噪 点干扰，三是识别动作时设备拿的方式受限制，四是样本库中样本过多时，需要遍历所有样 本，导致效率低。 另一方面，智能手机的普及率已经越来越高，每年中国新增手机量达到2到3亿， 而且人们越来越依赖智能手机，除了打电话发短信，人们还渴望智能手机可以做很多其他 的事情。与此同时，无线鼠标的使用也越来越广泛，而且无线鼠标的便捷性也深受人们喜 爱，传统的无线鼠标只有平面点位标记鼠标的功能，然而生活正在不断的智能化，近年来出 现了智能电视，智能手表，Google Glass等新的智能产品，如果将基于动作识别的技术与无 线鼠标或其他操作设备相结合，让鼠标或者其他操作设备智能化，将使人们的生活更加便 捷。
技术实现思路
因此，本专利技术的任务是克服现有技术的不足，提供一种高效的体感动作识别方法。 为实现上述专利技术目的，本专利技术提供了一种高效体感动作识别方法，包括下列步 骤： 1)在执行体感动作的过程中，通过体感设备中的加速传感器采集表征该体感动作 的有效数据段； 2)计算所采集的有效数据段与标准数据段的DTW距离，根据所采集的有效数据段 与标准数据段的DTW距离匹配相应的样本库；所述标准数据段是计算各数据段DTW距离的 参照物，所述数据段包括有效数据段和样本数据段，每个样本库对应于一个DTW距离区间， 各所述样本数据段按照该样本数据段与标准数据段的DTW距离分别存储于相应的样本库 中； 3)计算所采集的有效数据段与步骤2)所匹配的样本库中每一个样本数据段的 DTW距离，将其中DTW距离最小的样本数据段所表征的体感动作的标识作为所采集的有效 数据段的识别结果。体感动作的标识可以是体感动作的名称或编号，也可以是体感动作所 表征的动作意义。 其中，所述步骤1)包括下列子步骤： 11)启动体感设备中的加速传感器，在执行体感动作时采集三轴加速度数据，同步 地将每次采集的数据进行线性拟合，所述拟合数据用于表征所述动作的瞬时动量； 12)对拟合数据流进行分割，确定动作起始点和动作终止点，取出两点之间的数据 段； 13)将数据长度在预先设定的最小动作长度和最大动作长度之间的数据段作为所 述有效数据段。 其中，所述步骤12)中，确定所述动作起始点的方法包括：当拟合后的数据开始大 于设定阈值时，初步确定该点为动作起始点。 其中，所述步骤12)中，确定所述动作终止点的方法包括： 121)当拟合数据开始小于第一阈值时，开始设定该点为静止点，然后取下一个拟 合数据； 122)比较当前拟合数据和第一阈值，若当前拟合数据仍然小于第一阈值，则静止 点的个数加1，然后比较当前静止点的数量与第二阈值，如果当前静止点的数量大于或者等 于第二阈值，判断该静止点与静止时长的差值所对应的点为动作终止点，同时停止收集数 据，否则继续取下一个拟合数据，重新执行步骤122)。 其中，所述步骤12)还包括：判断动作起始点之后：启动陀螺仪传感器和重力传感 器，开始收集陀螺仪的三轴角速度和重力传感器的重力加速度；利用获得的三轴角速度，重 力加速度和加速传感器所采集的加速度，计算不包括重力加速度的线性加速度。 其中，所述步骤2)还包括：基于所述有效数据段，先计算所述有效数据段与样本 库中标准动作的动态时间规整距离D，然后根据D/L得到的整数值k，将整数值k作为索引， 将所述数据段指引到相应的样本库k ; 所述步骤3)还包括：计算所述有效数据段与样本库k中存储的原型动作的样本数 据段动态时间规整距离，将使得所述有效数据段与样本库中存储的原型动作的样本数据段 的动态时间规整距离最小的原型动作判定为所述有效数据段的识别结果。 其中，所述步骤3)中，每一个原型动作对应于一个样本数据段和一个动作阈值，在 计算动态时间规整距离的过程中，每次得到一个中间距离，就和所述动作阈值比较，若大于 该阈值，则停止计算，并判断当前有效数据段与当前的原型动作不是同一动作。 其中，所述线性加速度的三个数值linaccel_x, linaccel_y, linaccel_z，以及所 述陀螺仪的三轴角速度的三个数值gyro_x, gyro_y, gyro_z,构成一个整体数据,所述有效 数据段、标准数据段和样本数据段的时间序列上的每个点都表示一个六维的超平面的点， 所述步骤2)、3)中的DTW距离均为将两个六维超平面映射于二维平面中的两条曲线段之间 的DTW距离。 本专利技术还提供了一种建立样本库的方法，对于每个样本数据段执行下列步骤： a)计算当前样本数据段与标准数据段的DTW距离，根据样本数据段与标准数据段 的DTW距离匹配相应的样本库； b)将当前样本数据段及其所表征的体感动作的标识存入步骤a)所匹配的样本库 中。 其中，所述样本数据段的获取方法包括下列步骤： al)启动体感设备中的加速传感器，在执行样本体感动作时采集三轴加速度数据， 同步地将每次采集的数据进行线性拟合，所述拟合数据用于表征所述动作的瞬时动量； a2)对拟合数据流进行分割，确定动作起始点和动作终止点，取出两点之间的数据 段； a3)将数据长度在预设的最小动作长度和最大动作长度之间的数据段作为所述样 本数据段。 其中，所述步骤a2)中，确定所述动作起始点的方法包括：依时序检测拟合数据 流，当其中某个拟合数据开始大于预设的阈值时，确定该拟合数据为动作起始点， 确定所述动作终止点的方法包括： a21)依时序检测拟合数据流，当其中某个拟合数据开始小于预设的第一阈值时， 开始设定该拟合数据为静止点，然后取下一个拟合数据； a22)比较当前拟合数据和第一阈值，若当前拟合数据仍然小于第一阈值，则静止 点的个数加1，然后比较当前静止点的数量与第二阈值，如果当前静止点的数量大于或者等 于第二阈值，判断该静止点与当前静止点的数量的差值所对应的点为动作终止点，同时停 止收集数据，否则继续取下一个拟合数据，重新执行步骤a本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种体感动作识别方法，包括下列步骤：1）通过体感设备中的加速传感器采集表征该体感动作的有效数据段；2）计算所采集的有效数据段与标准数据段的DTW距离，根据所采集的有效数据段与标准数据段的DTW距离匹配相应的样本库；所述标准数据段是计算各数据段DTW距离的参照物，所述数据段包括有效数据段和样本数据段，每个样本库对应于一个DTW距离区间，各所述样本数据段按照该样本数据段与标准数据段的DTW距离分别存储于相应的样本库中；3）计算所采集的有效数据段与步骤2）所匹配的样本库中每一个样本数据段的DTW距离，将其中DTW距离最小的样本数据段所表征的体感动作的标识作为所采集的有效数据段的识别结果。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：孙伯元，桂姝丹，
申请(专利权)人：孙伯元，
类型：发明
国别省市：北京;11