基于雷达技术的手势识别

本文提出了一种基于雷达技术的手势识别方法,利用手势动作中产生的多普勒频率信息作为手势的特征信息,采用了雷达技术中常用的线性调频、压缩处理、动目标显示作为手势信号处理算法,有效地获取不同手势信号的特征信息再予以成像,而后针对图像采用支持向量机算法进行分类和识别。上述理论基础之上,本文设计了一个拥有七种不同手势的手势识别系统进行实验,最终手势识别正确率达到了92.9%,成功验证了本文手势识别方法是准确有效的。

一种中国手语单手词汇识别系统

利用数据手套、视觉设备和肘部弯曲传感器作为输入设备,提出了一种基于特征匹配和信息融合的中国手语单手词汇识别系统。首先利用手姿信息和手势信息的类型判别来确定待识词所属类别,并选择相应的词库;然后根据所属类别将待识词和库中词的相应特征按一定的规则进行匹配;最后利用D-S证据理论将各特征的匹配结果进行融合,选择具有最大基本概率赋值的词汇作为输出。实验结果表明,该系统不但具有较好的实时性和灵活性,而且识别率比较高。

便携式智能手语翻译系统

介绍一款便携式智能化手语实时翻译系统。利用Flex2.2弯曲传感器、MPU-6050六轴传感器采集手势特征信息,传送至STM32微处理器,经算法处理,判断当前的手语信息,并通过语音合成模块和OLED显示屏对手语信息进行实时的语音翻译和文本显示。手语信息经蓝牙传输至用户智能手机,APP可将其编辑为短信息。采用人性化、个性化的手套外观设计,具有处理速度快、识别率高、适应能力强、操作简单等特点,应用前景广阔。