ملخص

الملخص- التعرف على إيماءة اليد البشرية من خلال استخدام مستشعر نظام الملاحة بالقصور الذاتي (INS)، تم استخدام نموذج ماركوف المخفي (HMM) كأداة للتعرف على النمط إحصائيًا. باستخدام مستشعر نظام الملاحة بالقصور الذاتي (INS) لإدخال البيانات، يُفترض أنه يمكن اكتشاف إيماءة اليد من خلال تحليل التسارع والتذبذب من مستشعر البيانات واختلاف وضع اليد في 3 محاور. تم تزويد مستشعر INS الذي تم استخدامه بـ 6 قنوات لتوليد إشارات من جيروسكوب ثلاثي المحاور ومقياس تسارع ثلاثي المحاور. تم الكشف عن التسارع المتذبذب في ثلاثة اتجاهات متعامدة بسبب إيماءات اليد المختلفة بواسطة مقياس التسارع، بينما تم الكشف عن تغير وضع اليد في 3 محاور بواسطة الجيروسكوب. تم تصدير البيانات من المستشعر إلى الكمبيوتر عبر منفذ USB (ناقل تسلسلي عالمي).

خلال مرحلة تجميع البيانات، تم تطوير خوارزمية القطع لاختيار الجزء الأكثر أهمية من بيانات المستشعر. بعد الانتهاء من مرحلة مقارنة البيانات، تم اختيار DCT (تحويل جيب التمام المنفصل) لتحويل الإشارة من المجال الزمني إلى مجال التردد. تم إجراء تسلسلات حسابية لتحليل أفضل تردد لأخذ العينات لتحديد التردد السائد لكل إيماءة ليتم اختياره كقيمة معلمة. قيمة المعلمة المستخدمة في HMM كنهج للتعرف على الإيماءات واختلافها.

مصطلحات الفهرس - جيروسكوب ثلاثي المحاور، مقياس التسارع، إيماءة، التعرف على الإيماءات، إيماءة اليد، إيماءة الإنسان.

كلمات مفتاحية

وضع ماركوف المخفي؛ تحويل جيب التمام المنفصل؛ إيماءة