一种基于手环式手势识别的计算机输入方法技术

本发明专利技术特别涉及一种基于手环式手势识别的计算机输入方法。该基于手环式手势识别的计算机输入方法，在手腕佩戴集成多模态传感器的手环，实时捕捉手指及手部运动信号数据；对运动信号数据进行预处理，并进行特征提取，用于构建时空特征向量；采用深度神经网络模型对信号进行动作识别；将深度神经网络模型识别出的动作指令映射为计算机鼠标操作指令，包括光标移动、点击和滚动指令。该基于手环式手势识别的计算机输入方法，通过深度学习实现了毫米级手势动作识别，提供了一种低延迟、高鲁棒性的无接触式输入方案，降低了复杂环境下的操作门槛，能够消除计算机操作对物理鼠标的依赖，提升了操作自由度和便携性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及手势识别及人工智能，特别涉及一种基于手环式手势识别的计算机输入方法。

技术介绍

1、传统鼠标依赖物理平面操作，存在空间限制、携带不便及长期使用引发腕部劳损等问题。现有手势识别方案(如摄像头捕捉)易受环境光线、遮挡干扰，且计算开销大。基于肌电信号(emg)或惯性测量单元(imu)的手环设备尚未实现高精度、低延迟的鼠标功能模拟。

2、基于上述情况，本专利技术提出了一种基于手环式手势识别的计算机输入方法。

技术实现思路

1、本专利技术为了弥补现有技术的缺陷，提供了一种简单高效的基于手环式手势识别的计算机输入方法。

2、本专利技术是通过如下技术方案实现的：

3、一种基于手环式手势识别的计算机输入方法，其特征在于：包括以下步骤：

4、步骤s1、在手腕佩戴集成多模态传感器的手环，实时捕捉手指及手部运动信号数据；

5、步骤s2、对运动信号数据进行预处理，并进行特征提取，用于构建时空特征向量；

6、步骤s3、采用深度神经网络模型对信号进行动本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于手环式手势识别的计算机输入方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于手环式手势识别的计算机输入方法，其特征在于：所述步骤S1中，手环内置IMU传感器和表面肌电传感器sEMG，IMU传感器包括加速度计和陀螺仪；

3.根据权利要求2所述的基于手环式手势识别的计算机输入方法，其特征在于：所述步骤S2中，预处理手段包括对原始信号进行降噪和归一化处理。

4.根据权利要求3所述的基于手环式手势识别的计算机输入方法，其特征在于：所述步骤S2中，采用小波变换方法实现降噪处理。

5.根据权利要求3所述的基于手环式手势识别的计算...

【技术特征摘要】

1.一种基于手环式手势识别的计算机输入方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于手环式手势识别的计算机输入方法，其特征在于：所述步骤s1中，手环内置imu传感器和表面肌电传感器semg，imu传感器包括加速度计和陀螺仪；

3.根据权利要求2所述的基于手环式手势识别的计算机输入方法，其特征在于：所述步骤s2中，预处理手段包括对原始信号进行降噪和归一化处理。

4.根据权利要求3所述的基于手环式手势识别的计算机输入方法，其特征在于：所述步骤s2中，采用小波变换方法实现降噪处理。

5.根据权利要求3所述的基于手环式手势识别的计算机输入方法，其特征在于：所述步骤s2中，从时域信号中提取均值特征和方差特征，用于描述信号的时间特性；

6.根据权利要求1所述的基于手环式手势识别的计算机输入方法，其特征在于：所述步骤s3中，首先利用卷积神经网络cnn提取手...

【专利技术属性】
技术研发人员：张方琛，王洋，于越，张丽丽，
申请(专利权)人：浪潮智慧城市科技有限公司，
类型：发明
国别省市：