摘要

摘要—利用惯性导航系统（INS）传感器来识别人的手势，并使用隐马尔可夫模型（HMM）作为统计模式识别的工具。通过分析传感器数据的加速度和波动以及手在三轴上的位置差异，可以检测手势。所使用的INS传感器有6个通道，可生成三轴陀螺仪和三轴加速度计的信号。加速度计检测不同手势引起的三维垂直方向的加速度波动，而陀螺仪则检测手在三轴上的位置变化。传感器数据通过USB（通用串行总线）端口导出到计算机。.

在数据收集阶段，开发了一个剪切算法来提取传感器数据中最有意义的部分。在完成数据比较阶段后，选择了离散余弦变换（DCT）将信号从时域转换为频域。进行了一系列计算，以分析最佳采样频率，选择每个手势的优势频率作为参数值。将该参数值用于隐马尔可夫模型（HMM）以识别和区分手势。.

关键词—三轴陀螺仪，加速度计，手势，手势识别，手势，人体手势.

关键词

隐马尔可夫模型；离散余弦变换；手势