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    重庆时时彩至尊国际: 一种面向互动电视的手势交互方法和系统.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201410128223.6

    申请日:

    2014.04.01

    公开号:

    CN103914149A

    公开日:

    2014.07.09

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06F 3/01申请日:20140401|||公开
    IPC分类号: G06F3/01; G06K9/00; G06K9/36 主分类号: G06F3/01
    申请人: 复旦大学
    发明人: 金城; 刘雪君; 刘亚波; 张玥杰; 薛向阳
    地址: 200433 上海市杨浦区邯郸路220号
    优先权:
    专利代理机构: 上海正旦专利代理有限公司 31200 代理人: 陆飞;盛志范
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410128223.6

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.02.08|||2014.12.03|||2014.07.09

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明属于人机交互技术领域,具体为一种面向互动电视的手势交互方法和系统。本发明采用简单高效的时域特征提取方法,对加速度信号进行平稳降噪、去冗余和归一化处理,并用SVM进行分类和识别。手势识别结果应用于基于Android平台的机顶盒原型系统,实现用户与电视的实时交互。实验结果表明本发明实现了电视常用手势的准确识别,识别率达到了96%,手势动作的识别时间介于48~63ms。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种面向互动电视的手势交互方法,其特征在于具体步骤如下:
    (1)特征提取
    设一个手势G定义为:
             (1)
    其中,aT代表XYZ三维加速度向量,L是手势序列的长度,即采样点数;采集的手势加速度数据序列是XYZ三维方向上以时间为横轴的向量,且三轴向量的长度相等; 
    (1.1)平稳降噪
    采用均值滤波的方法对手势加速度数据序列进行平稳降噪处理,以减缓短时波动,使得加速度数据更好地反映手势动作的整体运动趋势;
    (1.2)去冗余
    采用移动窗口算法,具体步骤为:
    (1.2.1)从起始点开始计算窗口振动幅度ξ1,如公式(2): 
       (2)
    ξ1的值大于0,记录下样本点i的值;
    (1.2.2)从结束点开始计算窗口振动幅度ξ2,如公式(3): 
      (3)
    ξ2的值大于0,记录下样本点j的值;
    (1.2.3)截取样本中从ij段的手势数据,即为去冗余之后的手势信号;
    其中,参数α=9,β=0.2m/s2;
    (1.3) 归一化
    对所有特征数据值进行归一化,以消除采样点长度和加速度信号幅度的差异对识别结果的影响,具体计算方式如下:
    (1.3.1)长度归一化
    加速度传感器采集的数据序列的长度,对于归一化长度,采用手势序列长度的均值;对于第个采样点,归一化结果为:
                         (4)
    (1.3.2) 振幅归一化
    对于加速度幅值,将其归一化至[-1,+1]的区间,即归一化结果为:
       (5)
    (2) 基于SVM手势分类和识别
    采用一对多SVM分类器,即将某个手势类别从多类中区分出来,这可以通过转化为两类分类问题来解决;对于k类手势,构造k个SVM子分类器,在构造第j个SVM子分类器时,将属于第j类别的样本数据标记为正类,不属于j类别的样本数据标记为负类;然后对手势数据分别计算各个子分类器的决策函数值,并选取函数值最大所对应的类别即是相应识别的手势动作。

    2.  根据权利要求1所述的面向互动电视的手势交互方法,其特征在于所述基于SVM手势分类和识别,使用LIBSVM开源库作为SVM算法包进行手势数据的分类及识别,其算法步骤如下: 
     (1)将特征提取后的手势数据按照如下格式进行标记,生成特征值向量:
    <label> <index1>:<value1> <index2>:<value2> …
    其中,<label>用来标识当前数据所属的类别,类别值共有6种,0为“向右”,1为“向左”,2为“向上”,3为“向下”,4为“确定”,5为“返回”;<index>是从1开始的连续整数,代表采样序列;<value>为实数,是实际记录的加速度向量值;
     (2)选取径向基函数(RBF), 即,作为SVM的核函数;采用交叉验证法确定SVM的误差惩罚系数和RBF核参数的最佳值:;
    (3)使用最佳参数对整个训练集进行训练,获得支持向量机模型;
    (4)利用训练的模型对手势数据进行预测识别。

    3.  一种基于权利要求1或2所述方法的面向互动电视的手势交互系统,其特征在于手势数据采集???、手势识别??楹褪质朴τ媚??;其中,手势数据采集??橛糜诙杂没质贫鞯募铀俣刃藕挪杉袢?,并传输给手势识别???;手势识别??橛糜谔崛〖铀俣刃藕诺氖庇蛱卣?,利用SVM完成手势的建模和识别;手势应用??榻质剖侗鸾峁蠢「没?,同时解析成电视机顶盒系统能够响应的命令,以实现对电视的实时控制;手势识别??橛址治胂逽VM模型训练子??楹驮谙呤质剖侗鹱幽?榱讲糠?;
    系统的手持端是iPod Touch4,它内置三维加速度传感器以及用于通信的Wifi???,加速度数据通过系统API获取并传送到手势识别???;离线SVM模型训练子??樵诵性赑C端,在线手势识别子??樵诵性谑殖侄?;系统的电视机顶盒端的硬件平台为sigma8654开发板,硬件配置为1GHz CPU,512MRAM,通过LAN接口与无线路由器连接,搭载了Android 2.2系统。

    4.  根据权利要求3所述的面向互动电视的手势交互系统,其特征在于手势数据采集??椴杉质剖菔?,用户对系统支持的6组基本手势进行交互实验;离线训练阶段,手势数据传输到PC端进行后续的特征提取及建模;在线识别阶段,手势数据保留在iPod Touch4端;一个手势动作的开始和结束由智能移动终端上的按钮触发,按下按钮表示开始执行一个手势动作,释放按钮表示一个手势动作结束,即可触发手势特征提取算法,进而训练或识别;以6类手势动作实现对电视机顶盒的控制,依次是向右、向左、向上、向下、确定和返回。

    5.  根据权利要求4所述的面向互动电视的手势交互系统,其特征在于手势应用??橹饕辛酱蠊δ埽阂皇钦故臼质剖侗鸾峁?,由智能移动终端通过语音的形式为用户提供反馈,同时为系统的手势识别率统计提供直观的依据,二是将识别结果应用于实际用途,即用手势进行电视机顶盒的???,检验本发明算法的实际效果。

    6.  根据权利要求4所述的面向互动电视的手势交互系统,其特征在于智能移动终端对电视机顶盒的??赝ü咧浣⒌奈榷煽康耐ㄐ判槭迪?;借鉴FTP协议的架构,所述通信协议定义在TCP/IP协议的应用层,并在协议的命令中加入机顶盒系统能够识别的命令;
    根据制定的通信协议,客户端发送手势命令,服务器端接受到这些命令后,解析命令格式为系统的模拟按键信息,并将按键事件插入到系统的按键事件的队列,由此做出正确的响应。

    关 键 词:
    一种 面向 互动 电视 手势 交互 方法 系统
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