【摘要】：為了提高人與機(jī)器人交互過(guò)程中對(duì)觸摸手勢(shì)的識(shí)別能力,提出一種基于三支決策的觸摸手勢(shì)識(shí)別算法。通過(guò)對(duì)觸摸手勢(shì)數(shù)據(jù)集Co ST(corpus of social touch)的分析以及結(jié)合其他領(lǐng)域的研究,提出2種數(shù)據(jù)預(yù)處理方法"截取"和"去背景",并從6個(gè)不同角度提取了特征,包括基本特征、基于直方圖的特征、序列特征、梯度特征、接觸面積特征和基于每個(gè)傳感器的特征。以隨機(jī)森林為分類(lèi)器采用十折交叉方法進(jìn)行了驗(yàn)證,發(fā)現(xiàn)不同的預(yù)處理對(duì)于不同觸摸手勢(shì)的識(shí)別有不同的效果。為了融合不同預(yù)處理的優(yōu)勢(shì),引入三支決策的思想,將m分類(lèi)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為m個(gè)2分類(lèi)問(wèn)題,使用統(tǒng)計(jì)的方法計(jì)算每個(gè)二分類(lèi)的三支決策閾值,按照一定的先后順序和權(quán)重指標(biāo)對(duì)經(jīng)過(guò)不同預(yù)處理的分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行決策篩選。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于三支決策的觸摸手勢(shì)識(shí)別算法在一定程度上達(dá)到了融合的效果,并提高了觸摸手勢(shì)的識(shí)別率。
【圖文】：

以5%為步長(zhǎng)。為了驗(yàn)證不同閾值的效果，我們?cè)诮?jīng)過(guò)不同閾值截取的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上提取1．3節(jié)描述的特征，以隨機(jī)森林為分類(lèi)器使用十折交叉驗(yàn)證方法進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果顯示，取均值的99%左右時(shí)，具有較好的表現(xiàn)。因此，我們以手勢(shì)數(shù)據(jù)每一幀最大值序列的均值100%比例作為最終的閾值選擇。圖1中，水平方向虛線代表“截缺的閾值，將數(shù)據(jù)開(kāi)始和結(jié)束部分低于閾值的幀去除掉。圖1手勢(shì)“hit”每幀壓力最大值序列Fig．1Sequencesofthemaximumpressurevalueforeachframeofgesture“hit”“去背景”:一些手勢(shì)由于本身的特性過(guò)于輕微或者實(shí)施的過(guò)快，很難捕捉到有效的特征信息。圖2為手勢(shì)“tap”原始數(shù)據(jù)的部分幀，8×8的方框代表數(shù)據(jù)的8×8矩陣，黑色區(qū)域代表壓力敏感的區(qū)域，顏色越深壓力越大。為了將這部分手勢(shì)的有效部分凸顯出來(lái)，實(shí)驗(yàn)中參照灰度圖二值化的方法，對(duì)手勢(shì)數(shù)據(jù)的每一幀的壓力矩陣做了“二值化”處理，選取合適的閾值，將小于閾值的壓力點(diǎn)作為“背景”，大于閾值的作為“前景”，保留“前景”去掉“背景”即壓力置為零。實(shí)驗(yàn)中嘗試了最大類(lèi)間方差法，均值以及最大值的50%，同樣在訓(xùn)練集上采用十折交叉進(jìn)行測(cè)試，最終選擇最大類(lèi)間方差法作為“去背景”的閾值計(jì)算方法。圖3為對(duì)應(yīng)幀經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)。1．3特征提取通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析以及參考其他研究者的工作，本文從6個(gè)角度提取了共331個(gè)特征，，其中包括基本特征、基于直方圖的特征、序列特征、梯度特征、接觸面積特征以及基于每個(gè)傳感器的特征。1)基本特征。這部分特征選取自文獻(xiàn)［11］，從宏觀的角度對(duì)觸摸手勢(shì)進(jìn)行特征的提齲包括手勢(shì)持續(xù)時(shí)間，手勢(shì)平均壓力值，最大壓力值，行列平均壓力值，壓力變化值以及位移，詳細(xì)描述可以參照文獻(xiàn)［11］，共計(jì)24個(gè)特征。2)基于直方?

畬笱沽χ擔(dān)嚯辛釁驕?壓力值，壓力變化值以及位移，詳細(xì)描述可以參照文獻(xiàn)［11］，共計(jì)24個(gè)特征。2)基于直方圖的特征。數(shù)據(jù)集CoST中觸摸手勢(shì)的數(shù)據(jù)為若干幀的壓力矩陣，不同手勢(shì)實(shí)施過(guò)程中動(dòng)作、力度大小不同，則必然會(huì)使得壓力的分布有所差異。為了獲取不同手勢(shì)壓力分布的情況，本文采用圖像直方圖的方法來(lái)提取特征。數(shù)據(jù)集中壓力值變化為0～1023，實(shí)驗(yàn)中將這個(gè)區(qū)間均等劃分為若干塊，以手勢(shì)數(shù)據(jù)中壓力落在不同塊里的個(gè)數(shù)為特征。文獻(xiàn)［26］中測(cè)試了分別將區(qū)間劃分為2到32塊的效果，其中8塊的時(shí)候具有較好的效果。圖2手勢(shì)“tap”預(yù)處理前壓力矩陣圖Fig．2Framesofgesture“tap”beforepreprocessing3)序列特征。每一個(gè)手勢(shì)都是一個(gè)連續(xù)的過(guò)程，為了準(zhǔn)確地對(duì)手勢(shì)進(jìn)行識(shí)別，提取針對(duì)手勢(shì)持續(xù)·794·重慶郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)第29卷
【作者單位】： 重慶郵電大學(xué)計(jì)算智能重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：重慶市研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目(CYS16161)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP301.6

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2546748