基于加速度傳感器的人體前臂動(dòng)作識(shí)別

民權(quán)職業(yè)技術(shù)教育中心 張金棟

基于加速度傳感器的人體前臂動(dòng)作識(shí)別

民權(quán)職業(yè)技術(shù)教育中心 張金棟

【摘要】針對(duì)人體前臂運(yùn)動(dòng)識(shí)別困難，識(shí)別率低的問題，且為了有效并快速提取人體上肢前臂的運(yùn)動(dòng)特征，設(shè)計(jì)了一種基于加速度傳感器的人體前臂動(dòng)作識(shí)別系統(tǒng)。首先利用加速度傳感器來獲取的加速度原始數(shù)據(jù)矩陣，采用分段線性分類器對(duì)運(yùn)動(dòng)特征矩陣進(jìn)行動(dòng)作識(shí)別。實(shí)驗(yàn)表明，本系統(tǒng)能夠有效識(shí)別人體右手前臂向上，向下，向左，向右四種動(dòng)作，且動(dòng)作識(shí)別率達(dá)98%。

【關(guān)鍵詞】加速度傳感器；濾波；運(yùn)動(dòng)識(shí)別；特征提取

0.引言

目前主流的手勢(shì)識(shí)別技術(shù)有：（1）采用機(jī)器視覺方式來識(shí)別肢體運(yùn)動(dòng)模式［1］。此方法在于靜態(tài)運(yùn)動(dòng)模式上廣泛應(yīng)用［2］，但成本較高，對(duì)硬件設(shè)備要求高且算法設(shè)計(jì)復(fù)雜難于推廣［3］；（2）基于表面肌電信號(hào)來識(shí)別肢體運(yùn)動(dòng)模式［4］。此方法多用于醫(yī)療康復(fù)［5］、運(yùn)動(dòng)控制［6］等領(lǐng)域，但表面肌電信號(hào)微弱，易受干擾，獲取難度大［7］；（3）基于慣性傳感器來識(shí)別肢體運(yùn)動(dòng)模式［8］。此方法在實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)模式識(shí)別中廣泛應(yīng)用［9］，且受外界干擾因素較少，易于獲取，只需佩戴具有慣性傳感器的體感設(shè)備，或是手持手機(jī)，即可滿足需求，因而便于在日常生活中得到推廣［10］。因此，本系統(tǒng)采用基于加速度傳感器來實(shí)現(xiàn)人體上肢前臂動(dòng)作識(shí)別。

1.人體前臂動(dòng)作識(shí)別系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

前臂動(dòng)作識(shí)別系統(tǒng)由加速度原始數(shù)據(jù)采集［11］、加速度原始數(shù)據(jù)預(yù)處理、手勢(shì)運(yùn)動(dòng)模式分類以及后續(xù)處理五部分組成［12］。

圖1 前臂動(dòng)作識(shí)別系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)框圖

2.前臂運(yùn)動(dòng)識(shí)別算法設(shè)計(jì)

圖2 前臂運(yùn)動(dòng)識(shí)別算法流程圖

前臂動(dòng)作識(shí)別算法設(shè)計(jì)框圖如圖2所示。經(jīng)過預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，在抬手過程中，Y軸數(shù)據(jù)在負(fù)半軸有明顯的變化趨勢(shì)；在落手過程中，Y軸數(shù)據(jù)在正半軸有明顯的變化趨勢(shì)；在向左運(yùn)動(dòng)時(shí)，X軸數(shù)據(jù)在正半軸有明顯變化趨勢(shì)， Y軸數(shù)據(jù)在負(fù)半軸有明顯的變化趨勢(shì)；在向右運(yùn)動(dòng)時(shí)，X軸數(shù)據(jù)在負(fù)半軸有明顯變化趨勢(shì)， Y軸數(shù)據(jù)在負(fù)半軸有明顯的變化趨勢(shì)。圖2就是利用這種數(shù)據(jù)差異來因而采用線性分段分類器與決策樹來對(duì)這四種動(dòng)作模式進(jìn)行分類識(shí)別。

3.實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

實(shí)驗(yàn)中，為了測(cè)試算法的效率與通用性，挑選十名志愿者按照預(yù)定動(dòng)作，即右手佩戴體感帶有加速度傳感器的體感手環(huán)，手心朝下做抬手，落手，向身體內(nèi)側(cè)運(yùn)動(dòng)，展開前臂四種動(dòng)作自然運(yùn)動(dòng)，以個(gè)人習(xí)慣與力度每種動(dòng)作做一百次，并與動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)劃、隱馬爾科夫鏈、線性判別分析三種算法的對(duì)比結(jié)果如表1所示。

表1 四種不同算法的識(shí)別結(jié)果

從表1可以看出，基于決策樹分類器對(duì)前臂四種動(dòng)作模式的平均識(shí)別率為98%，而基于動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)劃、隱馬爾科夫鏈、線性判別分析的平均識(shí)別率分別為：94%、92%和97%，基于決策樹分類器的識(shí)別率最高。

4.結(jié)束語

本文針對(duì)基于加速度傳感器的前臂運(yùn)動(dòng)識(shí)別設(shè)計(jì)了一種基于嵌人式系統(tǒng)的計(jì)算量小、個(gè)體適應(yīng)性強(qiáng)的方法。該方法針對(duì)加速度原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了濾波和去重力場(chǎng)作用提取出動(dòng)作特征數(shù)據(jù)，進(jìn)而使用模式識(shí)別方法中的決策樹實(shí)現(xiàn)了任意設(shè)備姿態(tài)下的前臂動(dòng)作識(shí)別，且與動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)劃、隱馬爾科夫鏈、線性判別分析這三種分類器相比，識(shí)別準(zhǔn)確率較高，識(shí)別率達(dá)98%。但由于加速度傳感器數(shù)據(jù)通道數(shù)的限制和時(shí)域特征參數(shù)的限制，對(duì)于上肢前臂的動(dòng)作識(shí)別還不夠充分，例如手腕翻轉(zhuǎn)、連續(xù)動(dòng)作等，還不能有效識(shí)別。因此，在后續(xù)的工作中，針對(duì)加速度傳感器在上肢前臂的安裝位置與前臂動(dòng)作的運(yùn)動(dòng)關(guān)系，深入研究在不同前臂動(dòng)作下，采用多個(gè)加速度傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)來識(shí)別更多的前臂運(yùn)動(dòng)模式，并提高識(shí)別正確率。

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作者簡(jiǎn)介：

張金棟（1972—），男，河南民權(quán)人，大學(xué)本科，講師，主要從事網(wǎng)絡(luò)搭建及計(jì)算機(jī)軟件開發(fā)方面的研究。