一种非接触式的手势识别装置

罗于恒，王洋，刘伟



一种非接触式的手势识别装置

罗于恒，王洋，刘伟

（重庆交通大学 机电与车辆工程学院，重庆 400074）

研究了一种非接触式的手势识别装置，其基于STM32F103ZET6主控芯片，以FDC2214电容传感器作为检测单元，具有训练和判决2种工作模式。训练模式下测试人员在测试区域比划手势，得到的数据经数字滤波等预处理、学习与存储。每种手势训练3次即可对测试人员手势进行判决。该系统可以有效地利用STM32F103ZET6的低功耗特性及强大的运算处理能力，并且能够最大程度地利用FDC2214各个通道的功能，实现资源的优化配置，一定程度上节约作业成本。

非接触式传感器；数据滤波；训练学习；手势识别

1 设计背景

手势识别是计算机科学和语言技术中的一个主题，通过数学算法来识别人类手势。随着科学技术发展，手势识别技术也在逐渐成熟，手势识别重点在于对手势动作的跟踪以及后续的计算机数据处理。手势动作数据的采集主要是通过光学和传感器2种方式来实现的，本文采用一款高灵敏度的FDC2214电容传感器采集不同手势动作的数据，经过训练与学习、手势识别推测算法、统计样本特征、深度学习等技术完成对不同手势动作的判决。

2 系统方案

2.1 测试原理论述

以增强型ARM内核的STM32和FDC2214传感器为基础，将单块电容板作为平行板电容器的一块极板，而手可以看成平行板电容器的另一块极板，两极板中空气是一种电介质。其原理是通过手形的变化使得两极板重叠的面积变化，进而电容数值大小的改变的。传感测量值与手掌和极板的重叠面成正比，与手掌和传感平面的距离成反比。

2.2 “RC”滤波

递归式单极模型是一阶惯性低通滤波方法的其中一种实现模型。一阶惯性低通滤波是将普通硬件RC低通滤波器的微分方程用差分方程来表示，可以用软件算法来模拟硬件滤波的功能。一阶惯性低通滤波采用本次采样值与上次滤波输出值进行加权，得到有效滤波值，使得输出对输入有反馈作用。一阶惯性低通滤波算法描述如下：

（）=（）+（1－）（－1）. （1）

式（1）中：（）为本次滤波输出值；是滤波系数，其决定新采样值在本次滤波结果所占的权重；（）为本次采样；（－1）是上次滤波输出值。

由公式（1）可以看出，本次滤波的输出值主要取决于上次滤波的输出值，用递归式单极模型实现一阶惯性低通滤波时，滤波系数计算公式如下：

=－2πf△t（2）

式（2）中：为截断频率；△为采样间隔时间。

2.3 中值滤波

中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近真实值，从而消除孤立的噪声点。

2.4 采用三块极板与手掌构成电容器

根据手的形状，采用3块极板拼成一块极板，如图1 所示。此时只需要FDC2214传感器中的3个通道即可，该方案结构简单，只需分别对3个极板进行判断，增加手与单个极板之间的灵敏度，以提高整体判断与训练效果。

图1 块极板拼成一块极板

3 测试结果及分析

将手掌展开紧贴在亚克力板上，极板一用来检测手掌区域，极板二用来检测四指，极板三用来检测大拇指。测量的三个极板的值由于不同人的手大小与形状、摆放在测量区域的位置有所不同，从而导致测量输出值也会有所不同。所以分别对“猜拳”与“手势比划”测量三组数据进行训练后，再对手势进行判决。猜拳训练数据如表1所示。表1可知，当手势比划“石头”“剪刀”和“布”的时，训练值变化较大。手势“剪刀”与“石头”对比，极板2的测量值明显增大，极板1与3基本无变化；手势“剪刀”与“布”对比，三个极板的测量值都明显增大。由表2可知，三个极板的电容值与训练值基本一致，判决准确，效果明显。

4 结语

本文设计了一种非接触式的手势识别装置，根据手掌形状设置了3块极板，3块极板分别连接到FDC2214三个数据通道，每次对不同手势进行训练与学习。每次测试手势的输出结果将反映在液晶显示屏上判决结果显示在液晶屏，实验表明，系统对不同手势判决效果明显，不同手势输出的测量值差异明显，判决的准确率高达100%.

表1 猜拳训练数据

极板1测量值极板2测量值极板3测量值 石头数据1900数据180数据190 数据2910数据2120数据2130 数据3870数据3170数据3180 平均值893平均值123平均值133 剪刀数据1780数据1580数据1100 数据2830数据2500数据290 数据3850数据3480数据390 平均值820平均值520平均值93 布数据11 300数据11 200数据1400 数据21 400数据21 100数据2380 数据31 380数据31 150数据3420 平均值1 360平均值1 150平均值400

表2 手势比划判决数据

极板1测量值极板2测量值极板3测量值显示结果 “1”数据11 380数据1600数据140“1” “2”数据21 450数据2880数据250“2” “3”数据31 300数据31 400数据350“3” “4”平均值1 350平均值1 700平均值45“4” “5”平均值1 513平均值1 800平均值450“5”

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2095－6835（2018）21－0055－02

TP2305

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2018.21.055

〔编辑：辛霞〕