基于隐马尔可夫模型的非接触手势识别方法

• 作者: 张炜宁 王春东
• 来源期刊: 天津理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 隐马尔科夫模型 信道状态信息 非接触 手势识别
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 页码范围: 47-52
• 页数: 6页
• 分类号: TP393.0
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-095X.2021.06.010

摘要

非接触手势识别是一种新兴的人机交互技术,在很多领域正发挥着巨大作用.基于商用的WiFi设备目前应用广泛,但很多因素会影响识别性能.本文探讨了隐马尔可夫模型理论,提出了一种基于WiFi物理层信息的手势识别系统(non contact ges,NCGes),使用菲涅尔区域模型来学习手势特征.首先收集信道状态信息(channel status information,CSI),之后提取特征值来描述手势动作.先基于朴素贝叶斯算法实现简单手势的识别,进而运用隐马尔可夫模型理论实现复杂手势的识别.实验结果表明,该方法具有良好的鲁棒性,在不同的实验环境中的平均识别准确率达到92.7％,可以应用于复杂的室内场景,具有广泛的应用前景.