針對(duì)基于超聲波的手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)在真實(shí)場(chǎng)景下的自動(dòng)化和雜波干擾問(wèn)題,提出一套包括手勢(shì)檢測(cè)、雜波濾除的手勢(shì)識(shí)別算法。手勢(shì)檢測(cè)算法基于動(dòng)態(tài)能量閾值,能夠檢測(cè)手勢(shì)的產(chǎn)生,自動(dòng)觸發(fā)手勢(shì)識(shí)別流程。雜波濾除算法使用目標(biāo)分割,濾除RDM (range Doppler map)圖中的雜波,只提取其中有效目標(biāo)的特征,用于手勢(shì)的分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該系統(tǒng)能夠在手勢(shì)檢測(cè)和手勢(shì)識(shí)別兩個(gè)流程間自動(dòng)切換,對(duì)7種不同手勢(shì)的識(shí)別率為97.9%,在存在干擾的真實(shí)應(yīng)用環(huán)境中,雜波濾除算法能夠提高識(shí)別率。

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【部分圖文】：

圖1手勢(shì)識(shí)別處理流程

處理流程如圖1所示，當(dāng)沒有手勢(shì)進(jìn)入檢測(cè)區(qū)域時(shí)，系統(tǒng)一直處于手勢(shì)檢測(cè)階段，手勢(shì)檢測(cè)算法只基于能量值的變化，不需要經(jīng)過(guò)復(fù)雜的信號(hào)處理，具有低功耗、實(shí)時(shí)性高的優(yōu)點(diǎn)。只有當(dāng)檢測(cè)到手勢(shì)出現(xiàn)時(shí)才切換到手勢(shì)識(shí)別模式，完成一次手勢(shì)識(shí)別流程后，系統(tǒng)又自動(dòng)重新回到手勢(shì)檢測(cè)階段。手勢(shì)檢測(cè)和手勢(shì)識(shí)別兩種....

圖2信號(hào)處理方案

一幀的信號(hào)包含64個(gè)脈沖重復(fù)周期Tr的數(shù)據(jù)，將64個(gè)Tr信號(hào)的值排列成64行，如圖3所示，每行表示一個(gè)脈沖重復(fù)周期內(nèi)信號(hào)的值，然后針對(duì)每一列，即不同脈沖周期同一位置的值做FFT，就可以得到這一幀手勢(shì)數(shù)據(jù)的RDM圖，它反映了回波能量在不同距離和多普勒頻率（徑向速度）上的分布，RDM....

圖3RDM圖生成過(guò)程

圖2信號(hào)處理方案3.2雜波濾除

圖4目標(biāo)檢測(cè)算法流程

對(duì)于運(yùn)動(dòng)物體的雜波，則使用目標(biāo)分割（segmentation）的方式來(lái)濾除———通過(guò)算法找到感興趣的前景目標(biāo)，只保留有效目標(biāo)的信息。在近距離的手勢(shì)識(shí)別應(yīng)用中，手勢(shì)一般在距離裝置5cm到25cm內(nèi)完成，在這段距離內(nèi)，假設(shè)沒有大反射面的其它運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，這在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中是合理的。那么，....

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