曹海婷，戎海龍，焦竹青+，馬正華

(1.常州大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院，江蘇 常州 213164；2.常州大學(xué) 城市軌道交通學(xué)院，江蘇 常州 213164)

0 引 言

手勢(shì)識(shí)別技術(shù)目前主要有基于視覺(jué)的手勢(shì)識(shí)別[1]和基于佩戴式的手勢(shì)識(shí)別[2]。對(duì)于動(dòng)態(tài)手勢(shì)的識(shí)別，單一傳感器有著自身局限性，多傳感器已廣泛使用[3,4]。其中SEMG和ACC這兩類傳感器，以其低成本、便攜式和捕捉手勢(shì)動(dòng)作信息方面的優(yōu)勢(shì)，已經(jīng)用于手語(yǔ)手勢(shì)研究[5]和步態(tài)行為研究[6]等。

動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別中特征參數(shù)的選取對(duì)識(shí)別系統(tǒng)的性能和計(jì)算復(fù)雜度有較大的影響，目前對(duì)SEMG和對(duì)ACC信號(hào)提取的特征過(guò)于單一[7,8]，雖然計(jì)算量小速度相對(duì)較快，但算法本身不是很完善，會(huì)限制其在實(shí)際中的應(yīng)用。文獻(xiàn)[3]采用基于信息增益的特征選擇算法選取最佳特征子集，雖然識(shí)別效果較好但是此方法需要綜合考慮所選的算法是否適合所選的分類器，存在著不確定性。Liu JH等[9]進(jìn)行決策級(jí)融合，有較好的抗干擾性但對(duì)預(yù)處理以及特征參數(shù)有較高的要求。

為了提高系統(tǒng)性能以及識(shí)別效果，本文對(duì)SEMG和ACC傳感器進(jìn)行特征水平上的融合，提出一種基于多特征組合的動(dòng)態(tài)手勢(shì)動(dòng)作分類方法，探究不同特征組合對(duì)手勢(shì)識(shí)別效果的影響。為了對(duì)短時(shí)間肌肉收縮動(dòng)態(tài)手勢(shì)的分割有較好的連續(xù)性，采用樣本熵算法對(duì)活動(dòng)段進(jìn)行分割；對(duì)兩類傳感器提取不同種類的特征并進(jìn)行多種組合，采用實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析的方法選擇最優(yōu)的特征組合；對(duì)比隨機(jī)森林、決策樹(shù)、支持向量機(jī)和HMM這4種不同的分類器，最終選取HMM模型進(jìn)行手勢(shì)識(shí)別。

1 方 法

本研究多傳感器手勢(shì)動(dòng)作的識(shí)別框架如圖1所示，由信號(hào)采集、活動(dòng)段分割、特征提取并融合以及分類識(shí)別4部分構(gòu)成。這節(jié)重點(diǎn)介紹活動(dòng)段分割、特征提取并融合以及分類識(shí)別。

圖1 動(dòng)態(tài)手勢(shì)動(dòng)作識(shí)別框架

1.1 活動(dòng)段分割

活動(dòng)段分割的目的是從SEMG及ACC信號(hào)中分割出有效手勢(shì)活動(dòng)段，從連續(xù)信號(hào)中自動(dòng)確定活動(dòng)段的起始點(diǎn)。如何從連續(xù)手勢(shì)信號(hào)中分割出有效手勢(shì)目前還沒(méi)有比較完善的方法，SEMG信號(hào)能代表肌肉活動(dòng)水平，當(dāng)手勢(shì)運(yùn)動(dòng)從一個(gè)動(dòng)作到另一個(gè)動(dòng)作時(shí)，相應(yīng)肌肉會(huì)出現(xiàn)短暫放松，因此采用SEMG信號(hào)的幅值變化信息可以用于兩類傳感器的數(shù)據(jù)分割[10]，ACC信號(hào)流同步于SEMG信號(hào)。此外相對(duì)于ACC的活動(dòng)段提取方法，SEMG傳感器檢測(cè)手勢(shì)是否處于活動(dòng)段的方法更為成熟。實(shí)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn)，相比于振幅包絡(luò)，移動(dòng)平均法等分割方法，樣本熵對(duì)手勢(shì)分割具有更好的效果，對(duì)運(yùn)動(dòng)插入噪聲的抑制效果較好。樣本熵用于手勢(shì)分割具體以下步驟：

(1)利用式(1)計(jì)算SEMG信號(hào)4通道在i時(shí)刻的平均值。根據(jù)實(shí)驗(yàn)選擇移動(dòng)窗內(nèi)的窗口長(zhǎng)度n=64，即對(duì)SEMG信號(hào)進(jìn)行64點(diǎn)滑動(dòng)窗分幀，重疊窗口長(zhǎng)度為32

(1)

(2)然后計(jì)算每幀的樣本熵值E，樣本熵值的具體計(jì)算方法參考文獻(xiàn)[11]。之后設(shè)定自適應(yīng)閾值Th1和Th2。當(dāng)某時(shí)刻E值大于Th1，并且接續(xù)5個(gè)值都大于Th1，則此時(shí)刻是活動(dòng)段的起點(diǎn)；當(dāng)某時(shí)刻E值小于Th2，并且接續(xù)的5個(gè)點(diǎn)都小于Th2，則此時(shí)刻是活動(dòng)段的終點(diǎn)。設(shè)置接續(xù)點(diǎn)是為了防止短暫性間隔而導(dǎo)致將一個(gè)手勢(shì)識(shí)別成兩段的情況，根據(jù)實(shí)驗(yàn)設(shè)置接續(xù)點(diǎn)為5時(shí)效果最佳。此外起始值Th1大于終止值Th2，較高的Th1能夠防止無(wú)意抖動(dòng)導(dǎo)致識(shí)別為有意義手勢(shì)，較低的Th2能夠防止動(dòng)作運(yùn)動(dòng)中幅度值較低發(fā)生斷裂。

1.2 特征提取

當(dāng)有效手勢(shì)被完整分割后，要用有效的特征向量對(duì)動(dòng)作進(jìn)行描述。SEMG信號(hào)能夠反映手的形態(tài)以及手腕屈伸等信息，對(duì)運(yùn)動(dòng)尺度較小的手勢(shì)區(qū)分能力好；ACC信號(hào)能夠反映手臂的動(dòng)作軌跡以及位置等信息，能夠較好地區(qū)分出運(yùn)動(dòng)尺度較大的動(dòng)作。由于肌電和加速度計(jì)數(shù)據(jù)表示不同的物理意義，特征提取之后也常常具有不可比性，因此要對(duì)肌電和加速度計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，根據(jù)實(shí)驗(yàn)本文選擇以最大值最小值尺度變換方式線性歸一化至-1到1。

1.2.1 手形特征提取

手形是指手掌、手腕以及手指的狀態(tài)，SEMG信號(hào)數(shù)據(jù)能夠描述手形狀態(tài)。目前對(duì)于SEMG信號(hào)通常提取時(shí)域、頻域和時(shí)頻域特征，但對(duì)于選取何種特征還沒(méi)有理論最優(yōu)方法，一般情況下嘗試采用各種特征提取方法，然后選擇滿足系統(tǒng)需要的最優(yōu)特征。但是已經(jīng)有研究證明與時(shí)頻域特征相比，頻域特征通常效果不佳[12]。因此選取絕對(duì)平均值(MAV)、4階自回歸(AR)系數(shù)以及小波變換(WT)作為手形特征。

(1)不同動(dòng)作之間由于肌肉活動(dòng)力量不同，SEMG信號(hào)的幅度值會(huì)有所不同，MAV能夠反映SEMG的幅值變化。MAV用式(2)表示，其中移動(dòng)窗口長(zhǎng)度N=64，重疊窗口長(zhǎng)度為32，u(i)表示SEMG的第i個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)

(2)

(2)SEMG信號(hào)是一種非平穩(wěn)的生物電信號(hào)，但是在較短時(shí)間內(nèi)能看作是平穩(wěn)信號(hào)，可以用AR模型對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析。AR模型表示見(jiàn)式(3)

(3)

其中，al表示AR中第l個(gè)系數(shù)，p表示AR的階數(shù)。根據(jù)已經(jīng)以往實(shí)驗(yàn)分析，當(dāng)p=4時(shí)識(shí)別效果是最佳的，p太大會(huì)導(dǎo)致計(jì)算量過(guò)高，p太小會(huì)導(dǎo)致分辨效果不佳。

(4)

采用離散小波變換方法對(duì)SEMG信號(hào)進(jìn)行多尺度分解，提取尺度水平為4的dB4小波基函數(shù)。對(duì)4尺度小波基函數(shù)提取1個(gè)近似系數(shù)(A4)和4個(gè)細(xì)節(jié)系數(shù)(D1～D4)特征，然后計(jì)算每個(gè)系數(shù)的奇異值，這樣就產(chǎn)生5維的特征矢量。

1.2.2 運(yùn)動(dòng)軌跡特征提取

運(yùn)動(dòng)軌跡是指手勢(shì)動(dòng)作中手臂的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，ACC數(shù)據(jù)能夠描述運(yùn)動(dòng)軌跡狀態(tài)。選取均值(M)、方差(V)以及快速傅里葉變換(FFT)作為運(yùn)動(dòng)軌跡特征。

(1)M可以描述ACC的幅值變換，能夠表征手臂的朝向和手勢(shì)姿態(tài)。M用式(5)表示，其中移動(dòng)窗口長(zhǎng)度N=64，重疊窗口長(zhǎng)度為32，a(i)表示各軸ACC的第i個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)

(5)

(2)V能夠描述信號(hào)隨時(shí)間變化強(qiáng)度，能夠表征手臂運(yùn)動(dòng)的劇烈程度，用式(6)表示

(6)

(3)FFT是一種典型信號(hào)處理方法，能夠?qū)⑿盘?hào)從空間域變換到頻率域。序列a(i)可以分解為偶數(shù)序列a1(i)和奇數(shù)序列a2(i)之和，見(jiàn)式(7)

a(i)=a1(i)+a2(i)

(7)

其中，a1(i)、a2(i)長(zhǎng)度都是M/2，那么FFT變換可以表示為式(8)

(8)

本文提取各軸ACC數(shù)據(jù)的128點(diǎn)FFT的前3階系數(shù)，即M=128。

1.2.3 特征級(jí)融合

特征級(jí)融合按特征向量的產(chǎn)生方式分為特征選擇和特征組合兩種方法。本文采用特征組合方法，將手形和軌跡特征組合在一起構(gòu)造串行聯(lián)合特征矢量。特征級(jí)融合能夠減少一個(gè)分類器的使用，節(jié)省時(shí)間。

特征組合后用分類器進(jìn)行識(shí)別，利用MATLAB軟件進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，得到識(shí)別率以及運(yùn)行所用的時(shí)間。對(duì)比所有的識(shí)別率以及運(yùn)行時(shí)間，選出最優(yōu)的特征組合，使得用時(shí)較短識(shí)別率高。

1.3 分類識(shí)別

為了獲得較高識(shí)別率，采用了HMM的分類算法。HMM模型是一種雙重隨機(jī)過(guò)程：一個(gè)是馬爾可夫鏈，描述了隱藏狀態(tài)的轉(zhuǎn)移；另一個(gè)是可觀察的觀察值序列，描述了隱藏狀態(tài)與觀察狀態(tài)之間的統(tǒng)計(jì)對(duì)應(yīng)關(guān)系[14]。

1.3.1 HMM模型訓(xùn)練

HMM模型訓(xùn)練是對(duì)參數(shù)λ={π,A,B}進(jìn)行估計(jì)的過(guò)程，常采用Baum-Welch算法，通過(guò)不斷迭代去調(diào)整參數(shù)λ，讓參數(shù)λ不斷趨于收斂，使得輸出P(O|λ)概率達(dá)到最大化[15]。

Baum-Welch算法是一種迭代算法，視觀測(cè)序列(離散或連續(xù))的不同，算法會(huì)有不同的形式。本文是對(duì)連續(xù)手勢(shì)進(jìn)行識(shí)別，選取連續(xù)的觀測(cè)序列B，通常采用高斯混合模型(GMM)，即

(9)

(10)

(11)

采用多個(gè)觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行重估，因此選取遍歷式HMM模型(ergodic hidden Markov model，EHMM)，這種模型可以從一個(gè)狀態(tài)轉(zhuǎn)移到另一種狀態(tài)，并且觀測(cè)序列之間可以被認(rèn)為是獨(dú)立的，從而獲得多觀測(cè)序列的重估值λ，并存儲(chǔ)參數(shù)λ。

1.3.2 手勢(shì)識(shí)別

此公式表示在t-1時(shí)刻時(shí)狀態(tài)轉(zhuǎn)移路徑為q1q2…qt-1，t時(shí)刻時(shí)狀態(tài)序列是Si，則此時(shí)會(huì)得到最大值概率P，即t時(shí)刻的δt(i)對(duì)應(yīng)的序列就是所求的最優(yōu)狀態(tài)序列。

2 實(shí) 驗(yàn)

2.1 信號(hào)采集實(shí)驗(yàn)

本研究利用慣用手(右手)進(jìn)行手勢(shì)運(yùn)動(dòng)，采用4通道的SEMG和1個(gè)三軸ACC傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。安放位置如圖2所示，三軸ACC傳感器安放于前臂靠近腕部的背面，用于捕捉手部的運(yùn)動(dòng)軌跡信息，4通道的SEMG傳感器分別安放于前臂指伸肌、伸指總肌、橈側(cè)腕長(zhǎng)伸肌和尺側(cè)腕屈肌，用于檢測(cè)手的形態(tài)運(yùn)動(dòng)信息。本實(shí)驗(yàn)肌電數(shù)據(jù)是由加拿大Thought Technology公司研制的型號(hào)是SA7500表面肌電儀采集，采樣率最大是2048 Hz，最小是256 Hz，AD分辨率是14 bit，采用的是差分電極；三軸加速度計(jì)數(shù)據(jù)是由荷蘭Xsens公司生產(chǎn)的MEMS慣性傳感器采集，采樣率是256 Hz。實(shí)驗(yàn)選取兩類傳感器采樣率都為256 Hz。

圖2 右手傳感器安放位置

手勢(shì)運(yùn)行環(huán)境是在MATLAB R2012a環(huán)境下完成的，計(jì)算機(jī)處理器是Inter(R) Core(TM) i3-4170 CPU @ 3.70 GHz，安裝內(nèi)存是4.00 GB(3.48 GB可用)。

研究過(guò)程自定義了5種靜態(tài)手形和5種運(yùn)動(dòng)軌跡，如圖3所示，靜態(tài)手形包括：V(T)，八(E)，伸掌(S)，握拳(W)，OK(O)；運(yùn)動(dòng)軌跡包括：九(NI)，六(SI)，叉(FI)，圓(CI)，右下(LI)。實(shí)驗(yàn)選取10種動(dòng)態(tài)手勢(shì)，分別為：TNI、SSI、EFI、WCI、OLI、SNI、WSI、OFI、TCI和ELI。

針對(duì)選取的10類動(dòng)態(tài)手勢(shì)，實(shí)驗(yàn)選取5名受試者，3名男生和2名女生，年齡是25到27歲之間。所有受試者慣用右手，無(wú)任何神經(jīng)肌肉系統(tǒng)疾病史，具有手勢(shì)運(yùn)動(dòng)工作經(jīng)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)中每名受試者自然站立，左手自然下垂，在一周內(nèi)分6次采集數(shù)據(jù)，每次采集10種動(dòng)態(tài)手勢(shì)，每個(gè)動(dòng)態(tài)手勢(shì)重復(fù)20遍。這樣，用于實(shí)驗(yàn)分析的數(shù)據(jù)集包含了6000個(gè)動(dòng)態(tài)手勢(shì)樣本。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中對(duì)每類動(dòng)態(tài)手勢(shì)隨機(jī)選取40個(gè)樣本作為訓(xùn)練集，另外對(duì)每類手勢(shì)選35個(gè)樣本作為測(cè)試集。

圖3 手形和軌跡

2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

(1)特征組合分類:本文以受試者1為例，將提取的SEMG和ACC信號(hào)特征進(jìn)行了7種不同的組合，在相同的HMM分類器下得到的10種手勢(shì)的分類結(jié)果見(jiàn)表1，其中表格第一行代表特征組合序號(hào)，第二行代表不同特征組合，第一列代表10種手勢(shì)代號(hào)。表2給出了不同特征組合的對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果，其中時(shí)間表示提取手勢(shì)特征所耗的時(shí)間。

結(jié)合表1和表2可以看出，首先，分類精度并非和特征組合的個(gè)數(shù)成正比，如特征組合D2與D4分類準(zhǔn)確率相似，特征組合D6比D1分類精度高，特征組合D3比D6和D1分類精度高，特征組合D7比D5分類精度低。其次，不同特征組合下，存在個(gè)別手勢(shì)的分類精度不和特征組合的效果成正比，可能是手勢(shì)和軌跡差異性導(dǎo)致的，但是手勢(shì)整體的分類精度和特征組合的效果是成正比的。最后，從表中還可看出，含有AR，MAV，F(xiàn)FT的特征組合要比其它特征組合分類效果好一些，說(shuō)明這種特征組合在一定程度上具有互補(bǔ)性。

從表2可以看出，在特征提取算法上，含WT特征組合所用時(shí)間高于其它特征組合提取時(shí)間，這是由WT性質(zhì)所決定的；在手勢(shì)識(shí)別效果上，WT對(duì)靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別效果好，但是含WT的特征組合對(duì)相同手勢(shì)不同軌跡的動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別易歸為一類，整體識(shí)別效果并不好。對(duì)比所有特征組合識(shí)別所耗時(shí)間以及平均識(shí)別率，特征組合D5的識(shí)別效果最佳。

(2)分類器對(duì)比實(shí)驗(yàn):為了探索不同特征組合在不同分類器下的識(shí)別結(jié)果，設(shè)計(jì)了HMM模型與常用分類器隨機(jī)森林(RF)、決策樹(shù)(DT)以及支持向量機(jī)(SVM)的對(duì)比實(shí)驗(yàn)，仍以受試者1為例，根據(jù)實(shí)驗(yàn)情況選擇HMM的狀態(tài)數(shù)為6，混合高斯函數(shù)個(gè)數(shù)為2；選擇DT的決策樹(shù)算法是CART算法，SVM的核函數(shù)為徑向基核函數(shù)，RF的決策樹(shù)數(shù)目是500。結(jié)果如圖4所示。

從圖4中可以看出，RF、DT、SVM、HMM這4種分類器最佳特征組合分別是D1、D5、D6、D5，且此特征組合下對(duì)10種手勢(shì)的平均識(shí)別率分別為90.20%、82.04%、87.68%和94.11%，說(shuō)明上面實(shí)驗(yàn)得出的最佳特征組合并非適用于所有分類器。

利用不同分類器得出的最佳特征組合對(duì)5位受試者進(jìn)行手勢(shì)識(shí)別，實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練并測(cè)試相同受試者數(shù)據(jù)，識(shí)別結(jié)果如圖5所示。從圖中可以看出，對(duì)于所有受試者，分類器的準(zhǔn)確率是穩(wěn)定一致的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，DT分類效果最差，其次是SVM和RF，HMM分類效果最佳。此結(jié)果說(shuō)明在最優(yōu)特征組合下HMM模型識(shí)別效果最佳。

表1 不同特征組合的平均識(shí)別率/%

表2 不同特征組合的對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果

圖4 不同特征組合下分類器的平均識(shí)別率

圖5 最優(yōu)特征組合下分類器的分類結(jié)果

表3是以HMM作為分類器使用最優(yōu)特征組合D5，得到的5位受試者在不同手勢(shì)下的識(shí)別率，其中A代表平均識(shí)別率，S代表標(biāo)準(zhǔn)偏差。從表中橫向可以看出，S3受試者平均識(shí)別率最高，為94.42%，S5受試者平均識(shí)別率最低，為93.89%?？赡艿脑蛴袃蓚€(gè)，第一是由于每一次動(dòng)態(tài)手勢(shì)的手形和運(yùn)動(dòng)軌跡不完全相同，會(huì)有一定的隨意性，因而在一定程度上降低了識(shí)別率；第二是不同受試者的SEMG傳感器放置位置略有不同，并且IMU傳感器的方向可能稍有不同。如果對(duì)手勢(shì)動(dòng)作以及傳感器安放位置進(jìn)行規(guī)范，識(shí)別率會(huì)進(jìn)一步提高。

表3 動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別率/%

從表3中縱向可以看出，手勢(shì)ELI整體識(shí)別效果最差，為92.81%，其次是手勢(shì)EFI，為92.83%，這是由于手勢(shì)ELI和EFI手形相同軌跡相似，在特征上具有一定的相似性，分類時(shí)兩種手勢(shì)有時(shí)會(huì)相互錯(cuò)分。手勢(shì)TNI識(shí)別效果最好，這是因?yàn)槭中魏瓦\(yùn)動(dòng)軌跡整體效果較好，特征識(shí)別上具有較強(qiáng)的可分性。縱觀表格數(shù)據(jù)，整體識(shí)別率達(dá)到了(94.11±1.32)%以上。

3 結(jié)束語(yǔ)

為了提高動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別的分類精度，本文提出了基于多特征組合與HMM相結(jié)合的方法。在特征提取上，對(duì)不同特征進(jìn)行串行組合，通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)分析對(duì)比，確定了最佳特征組合。在分類器選取上，通過(guò)對(duì)比分析HMM、RF、DT和SVM分類器對(duì)動(dòng)態(tài)手勢(shì)的影響，最終確定HMM分類器識(shí)別效果好。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文方法能有效提高手勢(shì)的識(shí)別率，具有較好的魯棒性。

然而，在人機(jī)交互手勢(shì)應(yīng)用中，本實(shí)驗(yàn)并沒(méi)有嚴(yán)格規(guī)范手勢(shì)動(dòng)作，有一定隨意性，信號(hào)受到不同受試者身體條件影響，后期會(huì)加以規(guī)范，調(diào)查影響，提高識(shí)別率。為了實(shí)現(xiàn)手勢(shì)在日常生活的使用，未來(lái)要進(jìn)一步減少識(shí)別時(shí)間，這是ACC和SEMG傳感器用于實(shí)際的關(guān)鍵。

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