基于多光源紅外傳感技術的手勢識別系統*

魯姍丹周松斌李昌

（1.廣東省自動化研究所 廣東省現代控制與光機電技術公共實驗室廣東省現代控制技術重點實驗室 2.廣東工業大學自動化學院）

基于多光源紅外傳感技術的手勢識別系統*

魯姍丹1,2周松斌1李昌1

（1.廣東省自動化研究所 廣東省現代控制與光機電技術公共實驗室廣東省現代控制技術重點實驗室 2.廣東工業大學自動化學院）

手勢識別是一種有效的人機交互手段，針對識別算法復雜或適用范圍窄等問題，設計一種基于多光源紅外傳感技術的手勢識別系統。首先獲取手勢動作數據，然后結合不同手勢的運動特征，采用區間概率算法識別手勢類型，最終完成動作指令輸出。通過實驗對常見6種手勢進行識別，平均識別率達93.67%。該系統操作簡單、成本低，可用于多種智能交互場合。

紅外傳感；手勢識別；人機交互

0 引言

隨著計算機技術的發展，人機交互技術越來越成熟，人們希望能夠以更自然的方式與計算機交流，其中肢體形態語言，如手勢、體勢和表情等是人們常用的交流方式，而手勢在人機交互中具有生動、形象和直觀等特點[1]，成為人機交互的重要交流手段。

傳統的手勢識別主要有基于可穿戴傳感器的接觸式和基于計算機視覺的非接觸式兩類[2-4]。基于可穿戴傳感器的識別方式需要用戶佩戴專業設備，適用范圍窄、應用性差。基于計算機視覺的識別方法雖然解決了適用范圍問題，但對設備、環境要求較嚴，且算法較復雜，實時性較差。目前，非接觸式的紅外傳感技術因其具有很高的敏感度和受環境光干擾小等特點，正逐漸成為新一代手勢識別的研究熱點。

紅外傳感技術發展到現在已有多種應用[5]，除文獻[5]中提到的應用外，還可完成一些特殊的人機交互任務，如手勢識別。本文設計了一種基于多光源紅外傳感技術的手勢識別系統，可識別多種手勢，操作簡單安全、成本低，可應用于家庭娛樂設備控制或平板電腦屏幕操作等方面。

1 多光源紅外傳感手勢識別原理

紅外光是一種不可見光，波長在750 nm～1 mm之間，與可見光一樣具有反射、折射、吸收等性質。紅外傳感器是利用紅外光的物理性質進行測量的一種傳感器。

基于紅外傳感的手勢識別原理如圖1(a)所示，紅外傳感器與紅外LED同方向放置，當手擋在紅外LED的前面時，紅外傳感器會檢測到反射過來的紅外光，檢測到的紅外光強與手到紅外傳感器的距離成反比關系，檢測距離和范圍與紅外LED的選擇有很大關系，如圖1(b)所示。從LED射出的紅外光是一圓錐狀，圓錐頂角稱作LED視角（大多數LED能量從這里輸出），視角越小表示能量越集中，檢測范圍越遠。

圖1 紅外傳感原理

本文設計的基于多光源紅外傳感的手勢識別原理如圖2(a)所示，光源分布不完全共線。以LED1單光源傳感為例，可檢測有無手勢出現，檢測波形如圖2(b)所示，沒有探測到手時，輸出信號基本成一條直線，探測到手時，信號輸出明顯增大。以LED1和LED2雙光源傳感為例，可檢測來回的2種手勢，若檢測波形如圖2(c)所示，根據不同紅外光源反射信號上升的時序與手遮擋紅外光源的順序一致原理，判斷此手勢的移動方向是從LED1到LED2。以LED1、LED2和LED3三光源傳感為例，可檢測3種以上手勢，若檢測波形如圖2(d)所示，LED1和LED2的信號幾乎同時上升，然后再到LED3，可判斷手勢的移動方向與圖2(c)檢測的方向正好相交。由上可知，若要實現多種手勢，紅外光源應不少于3個。

圖2 紅外傳感示意圖及不同光源檢測波形

2 手勢識別系統組成

基于多光源紅外傳感技術的手勢識別系統結構如圖3所示，主要由紅外傳感模塊、信號調理與采集模塊和信號處理模塊3部分組成，可實現多種目標手勢的識別輸出。

圖3 基于多光源紅外傳感技術的手勢識別系統結構圖

3 硬件設計

3.1 紅外傳感模塊

本系統紅外傳感模塊由8個紅外LED（滿足紅外光源不少于3個的要求），1個紅外傳感器和1個溫度傳感器組成。其中紅外傳感光源分布陣列如圖4所示，紅外傳感器位于第2行第2列，行列間距相等，保證了平面每90°方向有相同的紅外輻射量，可更有效地對手的運動方向進行區分。其中紅外LED選用紅外波長是875 nm，發射半角等于±5 deg的TSTA7100，其方向性強，適用于短距離；紅外接收器選用接收波長在870 nm ～1050 nm，接收半角等于±60 deg的BPV23F，可有效接收LED紅外光。

圖4 紅外傳感光源分布圖

為排除非目標物體的誤動作，采用溫度傳感器測量目標物體與周圍環境的溫度，計算溫差。溫度傳感器選用高精度非接觸式的紅外溫度傳感器MLX90614，有效檢測-20℃～120℃的溫度變化，視角范圍約100°，可檢測視角范圍內所有物體的溫度值。

3.2 信號調理與采集模塊

信號調理與采集模塊主要包括紅外發射電路和紅外接收電路，部分電路如圖5所示。由于紅外傳感在有目標出現時會得到一個非常微弱的光信號，且信號容易淹沒在背景噪聲中，因此需要在紅外接收電路中，設計具有去噪濾波和電壓放大功能的信號調理電路。通過一個反向偏置的光電二極管MCP6022將光信號轉換為電壓信號，再經低通濾波器、電壓放大器輸出。紅外傳感信號經信號調理后，

通過MCU內部集成的12位ADC模塊采集相應電壓信號。

循環驅動8個紅外發射電路，采集相應紅外LED電壓信號，采用這種方式不僅可區分采集信號且各路的采集不會發生干擾。每循環一個周期即采樣一次，可得到8個紅外LED反射光強電壓信號和1個溫度檢測信號，采樣N次，便獲得N×9維參數矩陣。

3.3 信號處理模塊

本系統采用基于Cortex-M3內核的STM32103RC作為控制核心MCU，采用哈佛處理器結構，取值同時可進行讀取/存儲數據。該MCU主頻速度高達72 MHz，內置高速存儲器（高達128 k字節的閃存和20 k字節的SRAM），還包含2個12位的ADC、3個通用16位定時器、1個PWM定時器、2個I2C、2個SPI、3個USART、1個USB和1個CAN等[6]。

STM32103RC主要運行內部手勢識別算法軟件程序，對手勢動作檢測、存儲、識別并將識別結果實時發送給外源設備，實現對外源設備的控制。

4 軟件設計

圖5 紅外收發部分電路圖

系統的軟件設計在KeiluVison4軟件平臺進行，采用C語言開發，手勢識別流程圖如圖6所示。首先系統初始化后開始采集紅外信號和溫度信號；動作自檢，并自動存入寄存器中，直到手勢完成。然后MCU讀取寄存器中數據，為排除非目標物體的誤動作，溫度變化需大于ΔT（ΔT=0.5℃）；對數據進行預處理，包括歸整和濾波。接著根據不同手勢的運動特征采用區間概率算法識別手勢類型，提取不同手勢同一運動區間的紅外信號與所有區間紅外信號的比值，即區間概率，解算完整動作的區間概率矩陣；再根據提取的區間概率矩陣獲取每次采樣概率最大時刻對應的運動區間序列，從而判斷手勢運動路徑，即手勢類型。最后輸出顯示。

圖6 手勢識別流程圖

其中手勢識別過程采用區間概率算法，該算法簡單、無監督學習過程，存儲空間小，適用實時的在線識別。區間概率矩陣模型如表1所示。

表1 區間概率矩陣P[S,M]模型

5 實驗結果

為驗證本文設計的基于多光源紅外傳感技術手勢識別系統的有效性，針對6種常見手勢從左到右、從右到左、從前到后、從后到前、從上到下和從下到上進行識別，實驗中對每類手勢重復識別50次，共300個手勢樣本，識別結果如表2所示，平均識別率為93.67% 。從以上識別過程看，多光源紅外傳感手勢識別方法簡潔、快速，可提高常見手勢在線識別的實時性。實驗中一些誤識別的手勢可能受手臂或周圍物體的影響，下一步應考慮識別優化的問題。

表2 6種手勢動作的識別結果和識別精度表

6 結論

針對傳統手勢識別存在識別過程復雜、適用范圍受限等缺點，本文設計基于多光源紅外傳感技術的手勢識別系統，簡化了識別過程，識別成本低。實驗結果表明，該系統對識別3種及3種以上的常見手勢準確率高、抗干擾能力強、兼容性好且具有操作簡單安全等優點，適用于現有智慧家庭人機交互界面，實現對電視、照明、風扇和空調等設備的舒適、方便控制，具有廣泛的應用前景。

[1] 張毅,劉鈺然,羅元.基于視覺的手勢識別方法及其在數字信號處理器上的實現[J].計算機應用,2014(3):833-836,856.

[2] 顧偉宏,閔昆龍,張曉娜.新型數據手套及其手勢識別研究[J].自動化儀表,2011,32(2):56-58,62.

[3] 王萬良,楊經緯,蔣一波.基于運動傳感器的手勢識別[J].傳感技術學報,2011,24(12):1723-1727.

[4] 鄧瑞,周玲玲,應忍冬.基于Kinect深度信息的手勢提取與識別研究[J].計算機應用研究,2013(4):1263-1265,1274.

[5] 杜永蘋.淺談紅外線傳感器的應用[J].中國科技信息, 2013(18):131.

[6] STM32F10xxx_Reference_Manual.pdf[Z].http://www.st.com.

Gesture Recognition System Based on Multi-Source of Infrared Sensing Technology

Lu Shandan1,2Zhou Songbin1Li Chang1
(1. Guangdong Institute of Automation Guangdong Provincial Key Laboratory of Modern Control Technology Modern Control and Light Mechanical and Electrical Technology Public Laboratoryof Guangdong Province 2. Automation College, Guangdong University of Technology)

Gesture recognition is an effective means of human-computer interaction. Aiming at the problems of complex of recognition algorithm or narrow applicable scope, this paper designs a gesture recognition system based on multi-source of infrared sensing technology. Firstly, by acquiring the gestures data, the algorithm of interval probability recognizes gestures type according to the motion characteristics of the different gestures. Finally, the movement command output is completed. The experiments identify six kinds of common gesture, the average recognition rate is up to 93.67%.The system has the advantages of simple operation and low cost. It can be used for a variety of intelligent interaction applications.

Infrared Multi-Sensor; Gesture Recognition; Human-Computer Interaction

魯姍丹，女，1991年生，碩士研究生，研究方向：模式識別。E-mail: 15622108384@163.com

廣東省科技計劃資助項目（2012B010100059，2013B060100013，2013B091100013）；廣州市科技計劃項目（2013J2200062）；佛山市科技計劃項目（2014HK100265）。

周松斌，男，1978年生，博士，研究員，研究方向：智能傳感、網絡化測控、儀器儀表。

李昌，男，1985年生，碩士，助理研究員，研究方向：控制理論與控制工程研究。