陳 意，楊 平，陳旭光

(電子科技大學(xué)機械電子工程學(xué)院，成都611731)

在現(xiàn)代社會中，手機等移動電子設(shè)備已成為人們?nèi)粘Ｉ钪斜夭豢缮俚耐ㄓ嵑蛫蕵饭ぞ?，其主要的交互方式是鍵盤和觸摸屏，而這兩種交互方式都不可避免地將用戶限制在了設(shè)備屏幕之上，降低了操作效率和用戶體驗［1］。手勢擁有自然、直接、易于學(xué)習(xí)等優(yōu)點，將其作為移動電子設(shè)備現(xiàn)有交互方式的一個補充，將一些簡單、頻繁的操作采用手勢輸入，可增強操作的便捷性和趣味性，提升用戶體驗。

目前，基于加速度傳感器的手勢識別方法主要有動態(tài)時間規(guī)整(DTW)［1－4］和隱馬爾科夫模型(HMM)［5－8］。然而由于個體差異，同一手勢的加速度數(shù)據(jù)(如幅值、手勢長度等)存在較大差異;即使同一個體，同一手勢的加速度數(shù)據(jù)也存在差異。因此上述方法難以建立準(zhǔn)確的手勢模板和隱馬爾卡夫模型，識別準(zhǔn)確率較低，個體適應(yīng)性較差;由于DTW算法的計算量大，隨著手勢數(shù)量的增加，算法實時性將大大降低;并且由于加速度傳感器無法獲取設(shè)備姿態(tài)信息，用戶只能嚴(yán)格地在給定的設(shè)備姿態(tài)下操作，這給用戶造成了極大的不便。鑒于此，本文提出通過提取反映各類手勢運動學(xué)特征的加速度特征量及變化規(guī)律對手勢進(jìn)行識別，以提高對個體差異的適應(yīng)性，增強算法魯棒性和實時性;對于甩動和晃動手勢，通過加速度計與陀螺儀相結(jié)合獲得設(shè)備姿態(tài)信息，將設(shè)備坐標(biāo)系下的加速度轉(zhuǎn)換到用戶坐標(biāo)系再對其進(jìn)行識別，簡化了這兩類手勢的識別，同時提高了識別準(zhǔn)確率。此外，由于敲擊和翻轉(zhuǎn)類手勢的識別本身不需要姿態(tài)信息，因此本文的十個手勢完全取消了設(shè)備姿態(tài)的限制，用戶可以在任意設(shè)備姿態(tài)下操作手勢。

1 手勢定義

手勢定義應(yīng)遵循兩個原則:①手勢易被設(shè)備可靠識別;②手勢易被使用者學(xué)習(xí)和記憶［9］。基于上述原則，本文定義了10個手勢并按語義及操作的相似性分為4類如表1所示。

表1 手勢定義

2 手勢識別算法

手勢識別算法如圖1所示。

圖1 手勢識別算法

2.1 手勢加速度截取

手勢識別第一步是通過準(zhǔn)確檢測手勢起點和終點從而截取手勢的加速度數(shù)據(jù)［10］。如圖2所示，本文采用基于加速度變化量的手勢檢測方法，因為在沒有手勢產(chǎn)生時，加速度是相對平穩(wěn)的;而當(dāng)有手勢發(fā)生時，加速度變化劇烈。對加速度進(jìn)行差分可以凸顯加速度的變化量，因此本文采用 Δak=|axk－axk－1|+|aykayk－1|+|azk－azk－1|對手勢起點和終點進(jìn)行檢測:

其中，N為采樣數(shù)據(jù)個數(shù)，Mth為起點和終點檢測閾值。N的引入是為了消除由環(huán)境噪聲及用戶抖動等偶然因素引起的誤檢測。

圖2 手勢起點與終點檢測

2.2 加速度特征量提取

特征提取直接關(guān)系到手勢識別準(zhǔn)確率，因此提取的特征量必須反映各類手勢的運動學(xué)特性，并且與其他類手勢存在明顯差異。通過對樣本數(shù)據(jù)(15位實驗者，每位實驗者操作每個手勢各100次)進(jìn)行分析后，本文定義了手勢長度、手勢能量［12］、能量最小軸、波峰數(shù)等四個特征。

①手勢長度L

②手勢能量E

其中，L為手勢長度，gx，gy，gz分別為重力加速度在設(shè)備 x，y，z軸分量;

③加速度能量最小軸:三軸手勢能量最小軸;

④波峰數(shù)P

其中，Px，Py，Pz分別為設(shè)備 x，y，z軸加速度波峰數(shù)。為了可靠地計算波峰數(shù)，去除操作過程中環(huán)境噪聲及用戶抖動等偶然因素的影響，本文采用如圖3所示方法。

圖3 波峰數(shù)計算方法

首先遍歷手勢加速度數(shù)據(jù)，尋找其與橫軸交點C1、C2、C3……，然后在相鄰兩交點間(C1C2、C2C3等)計算加速度最大值和最小值 P1、P2、P3……，若P1、P2……的加速度值大于波峰上限閾值或小于波峰下限閾值，則波峰數(shù)加1。

2.3 誤動作去除

在使用過程中，傳感器輸出數(shù)據(jù)中包含了用戶各種無意識的誤動作，如將設(shè)備突然放下、將設(shè)備從一只手換到另一只手等。為了提高識別準(zhǔn)確率，這些誤動作必須被去除。而各類手勢的加速度特征均具有一定的統(tǒng)計規(guī)律，如果不滿足這些統(tǒng)計規(guī)律則視為誤操作被去除。通過分析各類手勢樣本數(shù)據(jù)，本文得到3條統(tǒng)計規(guī)律，滿足其中之一則為誤操作:①L＜0.1 s，因為手勢長度至少為0.1 s;②E＞1 500，因為手勢能量最大為1 200左右;③300＜E＜1 000且P=0，因為能量處于300到1 000之間的翻轉(zhuǎn)和甩動手勢的波峰數(shù)不為0。

2.4 手勢分類

為了提高分類準(zhǔn)確率、簡化分類算法，本文提出了如圖4所示的三層決策樹分類器。

圖4 手勢分類決策樹

①分類器第1層:敲擊類手勢加速度小、持續(xù)時間短，手勢能量遠(yuǎn)小于其他3類手勢，因此利用手勢能量分離敲擊類手勢;

②分類器第2層:手機等電子設(shè)備都為長方體，此處為清楚說明問題，設(shè)長方體長、寬、高分別對應(yīng)X、Y、Z軸。翻轉(zhuǎn)手勢是繞X軸的轉(zhuǎn)動，能量主要集中于Y、Z軸，因此X能量最小;而甩動類和晃動類手勢中X軸能量在三軸中不可能最小。因此利用X軸能量最小可分離出翻轉(zhuǎn)類手勢。

③分類器第3層:對于甩動類和晃動類手勢，由于個體之間的差異，單獨使用手勢長度、能量、波峰數(shù)等特征都不能達(dá)到較高的分類準(zhǔn)確率。因此，本文結(jié)合這3個特征利用Fisher分類函數(shù)［13］來分類甩動類和晃動類。通過訓(xùn)練樣本得到的Fisher分類函數(shù)為 f=47L+59E+108P－25690，如果 f＞0則為甩動類，f＜0則為晃動類。在分類函數(shù)中波峰數(shù)的系數(shù)最大，可以看出波峰數(shù)在甩動類和晃動類手勢的分類中起主要作用，因為波峰數(shù)是這兩類手勢在運動學(xué)上的本質(zhì)區(qū)別(如圖5)。

圖5 不同手勢波形

2.5 各類手勢的識別

2.5.1 敲擊次數(shù)識別

敲擊類手勢的加速度體現(xiàn)出沖擊性，但敲擊設(shè)備不同平面時，沖擊特性在設(shè)備各軸上的顯著程度不同。為了保證敲擊次數(shù)識別的準(zhǔn)確性，本文利用J=(|axi－axi－1|+|ayi－ayi－1|+|azi－azi－1|)來識別敲擊次數(shù)。如圖6所示，波形上升沿與次數(shù)識別閾值的交點數(shù)即為敲擊次數(shù)。

圖6 敲擊次數(shù)識別

但是用戶很多無意識的動作會被分類到敲擊類中，如突然的抖動、將設(shè)備突然放下或拿起等。通過分析敲擊類手勢的特征量樣本，本文提出了以下3條準(zhǔn)則以去除敲擊類手勢中的誤動作:

①每次敲擊持續(xù)時間(如圖 6，A2－A1，B2－B1，C2－C1)在0.1 s到0.2 s之間;

②相鄰兩次敲擊間隔時間(如圖 6，B1－A1，C1－B1)大于 0.15 s，因為用戶不可能在 0.15 s內(nèi)完成兩次敲擊;

“您的疼痛有所改變嗎？”我低頭詢問著上周因工廠工傷，經(jīng)歷八小時手術(shù)的44歲病患目前的康復(fù)情況，如同往常的無數(shù)個清晨一樣，我正帶著四五位住院醫(yī)師巡查骨科的各個病房。

③手勢起點前0.3 s內(nèi)的加速度標(biāo)準(zhǔn)差小于0.1 m/s2。因為敲擊手勢起點前的加速度是相對平穩(wěn)的，而用戶的無意識抖動等誤動作的起點前加速度波動較大。

2.5.2 翻轉(zhuǎn)手勢識別

本文僅定義了逆時針翻轉(zhuǎn)，因為順時針翻轉(zhuǎn)對用戶而言很不方便，違反了手勢定義的原則。因此翻轉(zhuǎn)類手勢的識別較為簡單，當(dāng)手勢被分類為翻轉(zhuǎn)后則完成識別。

2.5.3 甩動及晃動方向識別

加速度的變化規(guī)律被用于甩動及晃動方向的識別。用戶坐標(biāo)系與設(shè)備坐標(biāo)系如圖7所示，由于傳感器輸出的是設(shè)備局部坐標(biāo)系(oxyz)中的加速度，加速度變化規(guī)律會隨著設(shè)備姿態(tài)的不同而改變，但用戶坐標(biāo)系(OXYZ)中相同方向的甩動或晃動手勢的加速度變化規(guī)律始終保持不變。因此，本文通過結(jié)合加速度計和陀螺儀得到設(shè)備姿態(tài)信息，將設(shè)備局部坐標(biāo)系中的加速度轉(zhuǎn)換到用戶坐標(biāo)系后，再對手勢方向進(jìn)行識別。

圖7 用戶坐標(biāo)系(OXYZ)與設(shè)備坐標(biāo)系(oxyz)

在設(shè)備姿態(tài)計算中，首先利用手勢起點前設(shè)備x，y，z軸的重力加速度分量獲得設(shè)備初始姿態(tài)［14］，其中傾斜角θ和橫滾角γ的計算如式(4)和式(5)所示。

對于航向角φ，其初值可設(shè)為0，因為本文僅僅是將加速度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到用戶坐標(biāo)系下，而非地球全局坐標(biāo)系。

本文采用四元數(shù) q=(q0，q1，q2，q3)來表示空間轉(zhuǎn)動。通過初始姿態(tài)，利用式(6)可以得到四元數(shù)初值［14］:

其中，α=φ/2，β=θ/2，φ=γ/2。由于表征旋轉(zhuǎn)的四元數(shù)必須是規(guī)范化四元數(shù)，因此要對四元數(shù)初值做歸一化處理，即是使四元數(shù)滿足q20+q21+q22+q23=1［14］。

在姿態(tài)更新中，本文采用旋轉(zhuǎn)不可交換性誤差較小的等效三子樣旋轉(zhuǎn)矢量法更新四元數(shù)并得到各姿態(tài)更新點的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換矩陣［15］，如式(7)

利用坐標(biāo)轉(zhuǎn)換矩陣CRb，根據(jù)式(8)便可以得到用戶坐標(biāo)系下去掉重力加速度后的手勢加速度。

其中，下標(biāo)R表示用戶坐標(biāo)系下的加速度，下標(biāo)b表示設(shè)備坐標(biāo)系下的加速度，坐標(biāo)轉(zhuǎn)換后的甩動手勢加速度波形如圖8所示。

實際上，甩動及晃動手勢是繞用戶手腕的圓周運動。在用戶坐標(biāo)系OXYZ中，當(dāng)用戶左右甩動或晃動時，Y軸為切向軸;當(dāng)用戶上下甩動或晃動時，Z軸為切向軸。同時甩動手勢是一先加速后減速的運動，當(dāng)甩動方向相反時，加速或減速的方向?qū)⑾喾?。因此甩動方向可通過切向軸上加速度加減速方向進(jìn)行識別。但是算法首先需要判斷甩動發(fā)生在Y軸或是Z軸上，本文采用 Y軸和 Z軸的加速度平均幅值［2］AM(Average Magnitude)的相對大小判斷甩動發(fā)生軸。

其中，aRyi、aRzi分別為用戶坐標(biāo)系下Y軸和Z軸手勢加速度，A、B分別為手勢起點和終點，L為手勢長度。

對比圖8(a)、8(b)、8(c)和8(d)可知，左右甩動時Y軸加速度幅值比Z軸大;上下甩動時Z軸加速度幅值比Y軸大。因此如果AMy＞AMz，則甩動發(fā)生在Y軸;如果AMz＞AMy，則甩動發(fā)生在Z軸。

圖8 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換后甩動手勢加速度波形

由于本文僅定義了上下晃動和左右晃動，因此晃動方向的識別更為簡單，僅利用Y軸和Z軸的加速度平均幅值相對大小即可識別晃動方向。如果AMy＞AMz則為左右晃動;如果AMz＞AMy則為上下晃動。

3 實驗結(jié)果

為了測試算法的有效性和對個體差異的適應(yīng)性，本文挑選了15名實驗者并要求以他們習(xí)慣的方式和力度操作各個手勢及常見誤操作各100次。實驗結(jié)果表明算法達(dá)到了95.2%的準(zhǔn)確率，具體識別統(tǒng)計結(jié)果如表2所示，其中G1～G10分別代表單擊、雙擊、三擊、翻轉(zhuǎn)、向左甩動、向右甩動、向上甩動、向下甩動、左右晃動、上下晃動，豎排G1～G10為輸入手勢，橫排G1～G10為識別結(jié)果。

表2 實驗統(tǒng)計結(jié)果

在識別算法中，傳感器數(shù)據(jù)采樣頻率為100 Hz。當(dāng)截取到手勢數(shù)據(jù)后，手勢識別能在下次采樣之前順利完成，由此可知手勢識別時間小于0.01 s。

4 結(jié)論

本文通過提取不隨個體差異變化的加速度特征量及變化規(guī)律對手勢進(jìn)行識別，因而方法簡單有效，對個體差異適應(yīng)性強。并且結(jié)合陀螺儀進(jìn)行加速度數(shù)據(jù)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，取消了DTW和HMM方法對設(shè)備姿態(tài)的限制，實現(xiàn)了任意姿態(tài)下的手勢操作。但在本文目前的研究中，陀螺儀并未得到充分利用，僅輔助用于加速度數(shù)據(jù)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換。在今后的進(jìn)一步研究中，可從陀螺儀數(shù)據(jù)中提取特征信息并結(jié)合加速度特征進(jìn)行手勢分類和識別，從而進(jìn)一步提高識別準(zhǔn)確率。

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