基于RFID的手势识别方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及信息处理技术，其公开了一种基于RFID的手势识别系统，RFID信号信息获取模块，用于应答器接收来自阅读器的无线信号，并对RFID信号进行预处理；异常检测和提取模块，用于利用异常检测算法识别并提取RFID信号状态信息变化的异常；动作识别模块，用于基于匹配算法，以手势动作所导致的异常片段为目标动作类，识别手势动作；响应识别模块，用于当识别目标手势动作时，执行该手势所表示的含义。本发明专利技术的有益效果是：具有极高的普及性，同时被检测者不需要携带任何额外的设备，避免了被检测者携带检测设备所造成的不便。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及信息处理技术，尤其涉及一种基于RFID的手势识别方法及系统。
技术介绍
在当下的人机交互当中，手势识别变得越来越重要。通过不同的肢体手势，我们可以和计算机或机器之间进行各种互动。因此，手势识别在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。比如，在一个智能家居中，我们可以用手势去远程控制空调、灯光等电器设备。我们可以用手势去玩体感游戏等。现有的手势识别系统主要可以分以下几类。(1)基于视觉的手势识别，如微软的Xbox体感游戏机，通过摄像头扑捉人体姿势来玩体感游戏。(2)基于可穿戴的Sensor，如使用Myo，通过加速度传感器、陀螺仪和地磁传感器模块来实现手势识别。(3)基于无线信号的手势识别，如WiVi，通过捕捉无线信号来进行手势识别。以上的方法，要么需要携带额外的传感器设备，要么需要在视距和光线较明亮的场合，产生的开销都比较大，不利于大规模的部署。
技术实现思路
为了克服上述所指的现有技术中的不足之处，本专利技术提供一种基于RFID手势识别方法及系统，以在特定的室内环境中，通过利用RFID的无线信号及设备，实现对手势动作的识别，并达到及时响应和反馈的功能。本专利技术是通过以下技术方案实现的: 一种基于RFID的手势识别方法，其步骤包括: 51、应答器接收来自阅读器的RFID信号，并对RFID信号进行预处理； 52、利用异常检测算法检测并提取由于手势造成异常变化的信号片段； 53、基于匹配算法来识别手势动作。作为本专利技术的进一步改进:所述步骤S1对RFID信号进行预处理包括:511、应答器采集到初始RFID信号数据，采用一维相位展开法去获得准确的相位信息； 512、采用滤波器对相位数据进行滤波，除去随机噪声，达到平滑相位数据的结果； 513、利用标准化技术对RFID相位信息进行归一化处理。作为本专利技术的进一步改进:所述步骤S2利用异常检测算法检测并提取由于手势造成异常变化的信号片段包括: 521、在相关的窗口里，构造一个同时结合信号的频率和振幅的函数变量；522、当所述的函数变量值达到或大于预定的阈值，则将子序列片段作为异常模式输入。作为本专利技术的进一步改进:所述步骤S3包括: S31、为了使得每个手势的片段更可靠，对S2输出的异常片段进行校对，选出最具代表性的子片段序列作为模板； 532、当S22中一个新的异常序列进来时，用匹配算法，将其和S31的模板序列进行匹配，找出目标动作类； 533、识别出该手势动作后，执行该手势所表示的含义。作为本专利技术的进一步改进:本专利技术的基于RFID的手势识别方法还包括:步骤S4，反馈针对识别结果的响应信息，调整匹配算法的模型。本专利技术还提供了一种基于RFID的手势识别系统，包括: RFID信号信息获取模块，用于应答器接收来自阅读器的无线信号，并对RFID信号进行预处理； 异常检测和提取模块，用于利用异常检测算法识别并提取RFID信号状态信息变化的异常； 动作识别模块，用于基于匹配算法，以手势动作所导致的异常片段为目标动作类，识别手势动作； 响应识别模块，用于当识别目标手势动作时，执行该手势所表示的含义。作为本专利技术的进一步改进:所述RFID信号信息获取包括: 感应单元，用于采集初始RFID信号状态数据，所述RFID初始信道状态数据是由N个阅读器和Μ个应答器互联组成，Ν和Μ均为大于1的自然数； 数据处理单元，采用一维相位展开法去获得RFID信号准确的相位信息； 平滑单元，用于利用滤波技术对RFID信道状态信息进行平滑处理。作为本专利技术的进一步改进:所述异常检测和提取模块基于异常检测算法，包括: 异常函数构建单元，用于对RFID信道状态信息的时间序列实施数据分割构建同时结合信号的频率和振幅的函数变量来分割出异常序列； 异常输出单元，用于当所述函数值大于或等于预设阈值时，将子序列作为异常模式输出。作为本专利技术的进一步改进:所述动作识别模块包括: 建立代表性模型单元，用于校对异常输出单元输出的异常模式，选择出具有代表性的子异常模式； 动作识别单元，用于当一个新异常序列输入时，匹配其和模版序列，分离出目标动作类。作为本专利技术的进一步改进:本专利技术的基于RFID的手势识别系统还包括一反馈模块，用于反馈针对识别手势动作的响应信息，调整匹配算法模型。本专利技术的有益效果:与现有技术相比，本专利技术基于室内环境下的RFID信号传播机制，将信道状态信息与手势动作建立联系，通过RFID信号状态的变化判断手势发生的动作，识别出手势的动作，从而执行该手势所定义的含义；本检测方法是在商用的RFID网络及设备的基础上，进行手势动作的识别工作，可以在家庭的任何环境中使用，具有极高的普及性，同时被检测者不需要携带任何额外的设备，避免了被检测者携带检测设备所造成的不便。【附图说明】附图1为本专利技术的一种实施例，基于RFID的手势识别方法的实现流程示意图。【具体实施方式】为了便于本领域技术人员的理解，下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的描述。一种基于RFID的手势识别方法，其步骤包括: 51、应答器接收来自阅读器的RFID信号，并对RFID信号进行预处理； 52、利用异常检测算法检测并提取由于手势造成异常变化的信号片段； 53、基于匹配算法，来识别手势动作，若识别，则可以执行该手势所表示的含义。在实际应用中，本专利技术的基于RFID的手势识别方法可在应用服务器上实现。该方法基于室内环境下的RFID信号传播机制，建立RFID无线信号和手势动作的关系，只需要使用现有的商用的RFID无线网络设备，即能够通过对被检测者手势动作变化而造成的RFID信号的改变进行分析，识别出被检测者手势动作并进行响应。所述阅读器的数目为一个或两个以上，所述应答器的数目为两个或两个以上。所述步骤S1对RFID信号进行预处理包括: 511、应答器采集到初始RFID信号数据，采用一维相位展开法去获得准确的相位信息； 512、采用滤波器对相位数据进行滤波，除当前第1页1 2 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于RFID的手势识别方法，其特征在于：包括如下步骤：（S1）应答器接收来自阅读器的RFID信号，并对RFID信号进行预处理； （S2）利用异常检测算法检测并提取由于手势造成异常变化的信号片段；（S3）基于匹配算法来识别手势动作。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：伍楷舜，邹永攀，何文锋，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：广东;44