用于手势姿态感知的智能戒指数据处理方法技术

本发明专利技术涉及数据处理领域，具体涉及用于手势姿态感知的智能戒指数据处理方法，包括：根据不同陀螺仪序列数据的时间尺度差异以及DTW距离得到不同陀螺仪序列数据的相似性；依据相似性得到若干手势姿态类别；根据陀螺仪序列数据的斜率差值得到若干时间段；根据目标时间段与其相匹配时间段的相似性、第一、二斜率值的比值、第一差异距离获得优选程度；根据优选程度、目标时间段时间点的幅值差异，获得差异范围；根据差异范围进行插值，得到插值后的差异性变化，进而得到各手势姿态的插值后序列数据。本发明专利技术通过一种将不同手势姿态对应的陀螺仪数据之间的差异特征通过插值的方式进行修正，使得后续分类模型的分类精度大大提高。使得后续分类模型的分类精度大大提高。使得后续分类模型的分类精度大大提高。

【技术实现步骤摘要】
用于手势姿态感知的智能戒指数据处理方法


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及用于手势姿态感知的智能戒指数据处理方法。

技术介绍

[0002]随着科技的发展，智能穿戴设备已经逐渐的融入到人们的日常生活中，其中智能戒指因以轻量化的核心特点，加之还拥有诸多辅助功能的优势成为目前主要的智能穿戴设备。而随着人们对电子设备及各种智能家居的智能化控制需求越来越多，一些电子设备的使用路径逐渐向更加简单智能的方向发展，例如：通过简单的手势控制窗帘，比如说用户通过在窗帘旁挥手，就会自动打开窗帘。因此若将智能戒指作为用户与智能设备之间的人机交互途径，需要智能戒指准确地获取用户的手势姿态，而在智能戒指等智能穿戴电子设备中，往往通过安装陀螺仪等传感器采集当前角速度等信号来识别当前用户手势姿态。在陀螺仪序列数据进行手势姿态识别的过程中，通过对采集的陀螺仪序列数据进行去噪预处理，并根据不同手势姿态下的陀螺仪序列数据的幅度和时间的不同，对陀螺仪序列数据进行特征提取，并根据提取的结果输入到分类模型中，输出手势姿态识别结果。然而由于某些手势姿态之间的具有相似性的特本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.用于手势姿态感知的智能戒指数据处理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集不同手势姿态的陀螺仪序列数据；根据不同陀螺仪序列数据的时间尺度差异得到不同陀螺仪序列数据之间的相似性；依据不同陀螺仪序列数据之间的相似性进行聚类处理，得到若干手势姿态类别；将各类手势姿态类别中陀螺仪序列数据划分为若干时间段；将陀螺仪序列数据上每个时间点所属的时间段记为目标时间段；获取目标时间段中其前后相邻的两个时间点之间的距离 ，在目标时间段中将每个时间点去除后，获取其前后相邻的两个时间点之间的距离，将、做之间差值的绝对值记为每个时间点的第一差异距离；根据目标时间段与目标时间段相匹配的时间段之间的相似性、第一差异距离获得每个时间点的优选程度；根据每个时间点的优选程度获得插值位置；根据插值位置分析目标时间段中第一个时间点到插值位置所在时间点的幅值差异，获得每个插值位置的陀螺仪序列数据差异范围；根据每个插值位置的陀螺仪序列数据差异范围内的候选插值进行插值，得到若干候选插值经插值后的差异性变化，进而得到不同手势姿态下的经插值后陀螺仪序列数据；利用不同手势姿态下的经插值后陀螺仪序列数据训练分类模型进行手势姿态的检测。2.根据权利要求1所述用于手势姿态感知的智能戒指数据处理方法，其特征在于，所述根据不同陀螺仪序列数据的时间尺度差异得到不同陀螺仪序列数据之间的相似性的获取表达式如下：式中，表示陀螺仪的数据维度；表示第个维度的陀螺仪序列数据的数据点的个数；表示第个手势姿态的第个维度的陀螺仪序列数据的第个数据点对应的陀螺仪传感器在每个轴上输出的数据，记为第个数据点的幅值；表示第个手势姿态的第个维度的陀螺仪序列数据的所有数据点的幅值均值；表示第个手势姿态的第一个数据点和第个手势姿态的第一个数据点的时间差值的绝对值，即对应的陀螺仪序列数据的时间间隔差；表示第个手势姿态和第个手势姿态的第个维度的陀螺仪序列数据之间的DTW距离；为以自然数为底数的对数函数；表示第个手势姿态的陀螺仪序列数据与第个手势姿态的陀螺仪序列数据之间的相似性；是归一化指数函数。3.根据权利要求1所述用于手势姿态感知的智能戒指数据处理方法，其特征在于，所述将各类手势姿态类别中陀螺仪序列数据划分为若干时间段的具体方法如下：获得陀螺仪序列数据中所有数据点的斜率差值的绝对值，根据每个数据点与其相邻前一个数据点的斜率差值的绝对值对陀螺仪的趋势数据进行时间段划分，对所有数...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟帅，
申请(专利权)人：深圳市魔样科技有限公司，
类型：发明
国别省市：