基于IMU穿戴式設(shè)備的手語識(shí)別研究.pdf

1、手勢識(shí)別是人機(jī)交互及模式識(shí)別領(lǐng)域的一項(xiàng)重要研究內(nèi)容，而手語識(shí)別隸屬于手勢識(shí)別。手語識(shí)別的研究方式可分為基于視覺和基于非視覺的穿戴式設(shè)備兩種。本文在對手語要素分析的情況下，針對傳統(tǒng)的基于穿戴式設(shè)備的手語識(shí)別作出改進(jìn)，提出了手語骨骼模型，旨在提高手語識(shí)別的穩(wěn)定性及準(zhǔn)確率，為手語實(shí)時(shí)翻譯的實(shí)用性做出貢獻(xiàn)。
　　本文的主要研究內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面:
　　(1)查閱了手語以及基于穿戴式設(shè)備進(jìn)行手語識(shí)別的相關(guān)文獻(xiàn)，分析了文獻(xiàn)中的提及的識(shí)

2、別算法，總結(jié)了手語特點(diǎn)以及手語識(shí)別的難題，這將包括原始數(shù)據(jù)的獲取及處理，手語模型的確定，識(shí)別算法的選擇，并整理出研究思路與實(shí)驗(yàn)方案。
　　(2)為得到手部的運(yùn)動(dòng)姿態(tài)，本文使用IMU傳感器獲得手部運(yùn)動(dòng)的原始數(shù)據(jù)，利用改進(jìn)的互補(bǔ)濾波算法進(jìn)行數(shù)據(jù)融合得到歐拉角。利用公式將歐拉角轉(zhuǎn)換為方便計(jì)算的四元數(shù)。
　　(3)對手語要素進(jìn)行分析，手語的完成需要手部與上身肢體的配合。對此提出手語骨骼模型，利用機(jī)器人正向運(yùn)動(dòng)學(xué)知識(shí)對提出的模型進(jìn)行驗(yàn)