一种基于MEMS惯性传感器的手势识别方法

• 作者: 徐立波 杨平 肖茜
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 手势识别 人机交互 特征提取 微惯性传感器
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 物理类传感器
• 页码范围: 611-615
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3325字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2013.05.004

摘要

随着手机等移动电子设备的发展,应用于嵌入式平台的基于MEMS惯性传感器的手势识别成为一个研究热点.提出了一种简单有效的手势识别方法:通过分析手势的运动学特征,在线实时提取手势的加速度和角速度信号特征量,截取手势信号段,利用决策树分类器进行预分类,根据手势信号的变化规律实时识别具体的手势.该方法在20位实验者中获得了96％的平均准确率,手势识别时间小于0.01s.实验结果表明该算法在嵌入式平台下能快速准确地识别手势,满足了实时人机交互的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨平	电子科技大学机械电子工程学院	65	617	13.0	22.0
2	徐立波	电子科技大学机械电子工程学院	2	93	2.0	2.0
3	肖茜	电子科技大学机械电子工程学院	2	40	1.0	2.0