基于嵌入式的智能手勢識別器的設計

宋耀華++王梅霞

DOI：10.16661/j.cnki.1672-3791.2017.30.002

摘 要：在存在聽力障礙以及健康的聽力人之間如果想要進行無障礙的溝通，那么就需要通過手勢識別的方式來進行，文中通過嵌入式系統對肢體部位所反映出來的各種信息和數據進行展示，對生活中患有聽力障礙的人員生活質量進行最大限度的改善。手勢識別內容是當前相關研究領域作為熱點的話題，通過人際交互中的手勢識別凸顯出了該技術的重要地位。

關鍵詞：嵌入式 手勢識別 智能化

中圖分類號：TH771.6 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2017）10（c）-0002-02

1 手勢識別

手勢手語顧名思義就是通過非語言的方式來實現相互之間信息的傳遞和溝通，主要是通過手臂的揮動來進行，手勢可以通過自身意義的表達完成一個系統，也可以是通過相互之間的溝通和交流來實現，非自主性手勢是特性意義的，一般在聾啞人中較為常用，但是舞蹈和樂器等并不在其中，而非自主性手勢則是為了能夠實現溝通而進行的，例如在演講的過程中受所發出來的手勢就是非自主性使用的。

手勢運用的過程中主要是通過手勢所表示出來的模型和其參數來進行代表，在進行手勢識別的過程中，需要首先對于手勢建立模型，而后期進行識別中主要是通過對于手勢所表示出來的內容進行選擇，查看其與模型中的手勢所表現出來的特點相符合的環節進行相互匹配，在日常的生活中因為環境以及文化的不同在手勢的識別會存在非常大的不同，手勢不同的表達方式不同人的解讀不同，概念性并不明確，因為信息傳達出來的準確度也會有所降低。

當前人工智能技術獲得了非常大的發展空間，更多的學者和工作人員對手勢識別領域提出了更大的關注度，在如今的視頻圖像的識別過程中以及數據手套技術的識別中，都采用了不同的識別方式，從目前對于這種方式的計算過程來看主要是分為3種方法，動態時間規整、人工神經網絡和隱馬爾可夫模型。

2 識別系統的設計

2.1 總體方案設計

本文采用的設計方案主要以嵌入式技術為基礎，將通信技術、圖像識別與處理技術以及控制技術等多種技術和專業進行相互的結合，從而為有一些聽力障礙的人員提供一種更加高效率的溝通工具，文中所采用的手勢識別系統通過左手的運動信息以及右手的信息采集動作實現數據信息的轉化，然后通過數據處理將嵌入式系統所要表達出的含義進行輸出，通過語音的方式向相關的人員進行傳達。

2.2 硬件電路設計

文中采用Samsung公司的S3C2440和STM32F103作為核心部件，主要實現數據處理、運算及通信功能，傳感器主要實現外界事物的感知，主要有彎曲傳感器和陀螺儀，其中手指彎曲傳感器中主要是對模擬量的輸出來實現，系統中可以通過對數據的模數轉換，讓這些信息更加快速的實現識別，然后通過語音芯片將這些信息傳遞出去。

（1）電源電路設計。

電源在完成系統工作中發揮著重要的關鍵作用，本文使用德州儀器的LM1117芯片，為外圍設備提供3.3V工作電壓，該芯片提供電流限制和熱保護。設計中增加電源濾波及穩壓環節，從而提升系統的穩定性，同時價格低廉，壽命長。

（2）左手主控外圍電路設計。

在設備運行設計中主要對左手主控模塊作為核心，在工作中通過傳感器數據的傳達，將右手信息數據的接收來保障完成任務的識別工作，最終得出的結果通過語音的方式輸出，因此系統的數據處理能力要非常強大，因此本文用s3c2440芯片為中央主控制器實現左手主控功能，該芯片是三星公司開發的一款基于arm9內核的微處理器。在系統中要具備通信、復位等功能，設計電路中采用外接陀螺 MPU6050傳感器和復位電路等共同組成的系統。

（3）右手主控外圍電路設計。

右手配置手套在文章中的系統設計中所能夠實現的功能受限就是對手勢表達出來的信息進行采集，另外一個就是通過藍牙設備實現對左手的信息同步傳遞，因此必須要求其具備非常強的運行能力和處理技術，因此可以選擇將STM32F103ZET6芯片作為其數據采集和信息處理的主要處理設備。

（4）語音輸出電路設計。

在手勢和相關動作的表達中，由于地區差異，所以顯示不能僅僅局限于中文，還得支持英語表達需求，因此在選擇語音芯片的過程中為了能夠更好地為用戶提供服務，需要將中文以及英文進行同時識別，因此將XFS5152CE芯片作為YS-XDSV2的語音處理其應用到了程序中，作為輸出設備，其中芯片能夠對數據進行識別以及播放，還能夠對語音進行解碼，另外通過其內置的TTS語音合成實現了對數據的輸出，并且支持UART、I2C、SPI三種方式進行通訊，XFS5152CE芯片是內置的音頻處理器，能夠同時實現編碼和解碼功能，同時在編碼中能夠對延時情況和失真情況進行最大程度的避免，壓縮程度高，同時對各種語音識別過程實現了最大的提升速度。這些特點都讓其在數字化的語音通信過程中有更好的應用范圍和控制，但是在進行信號輸出的過程中，這種數字化的處理方式讓揚聲器的功率無法發揮到最大，因此在輸出端口中要另外放置一個較大功率的放大器，文章中選擇了TPA2005D1音頻放大電路揚聲器，能夠實現85%以上的高效率工作，同時能夠對噪音進行消除，所輸出的音質與非常優良，使用時間較長。

（5）彎曲傳感器電路設計。

手勢信號的識別過程中通過對于手指發生的彎曲程度來進行判斷就是所謂的彎曲傳感器，通過對其設計能夠實現更加準確的表達。文章中所選擇的彎曲傳感器是FLX03型號，通過對表面所存在的不同電阻變化情況對相關數據進行獲取，90°彎曲電阻為0～9000?，180°彎曲電阻為0～22000?，然后通過轉換電路將電阻信號轉換成電壓信號，再通過AD來進行轉換，最終輸出數字形式的信號。在本系統中通過TI公司A/D模塊所使用的TLC2543芯片來進行，通過12位串行A/D轉換設備，來實現測量數據以及處理器之間的通信，FLX03彎曲傳感器主要將那彎曲程度轉換成電阻值，在-100～1100之間變化的電阻將會受到移動或者是抖動的影響，為了能夠更加提升識別穩定程度，系統輸入端可以加入10k?的電阻值，初始化系統，然后通過A/D轉換器將采集到的數據進行傳輸，然后通過芯片進行模數轉化，然后在通過SPI通信完成信號內容識別后的傳輸，轉換器返回準備讀取新信息。

2.3 系統數據采集程序設計

在對系統中數據的采集工作是至關重要的一個環節，在系統識別中處于核心位置，如果一旦有干擾或者數據不準確，那后期的數據處理就失去了準確性，數據分析工作將會意義不大。因此在采集程度設計過程中，要與硬件結構進行相互結合，在通過手指彎曲傳感器和陀螺儀中通過數據采集工作，進行預先的處理，將數據傳送到中央處理器中，然后對各種數據實現統一定義和分析，在數據包中手勢識別和保證具備完整性特點，這樣更加有利于系統進行正確識別。

綜上所述，本文方案利用嵌入式系統將人工智能和計算機視覺等前沿技術進行整合研究，通過對嵌入式的手勢識別系統進行了簡要的分析和介紹，從總體的架構再到程序的設計上都有所設計，對其中所涉及的數據進行高效的識別完成了對嵌入式系統的相關研究，讓各方面工作都能夠更加有效的運行，通過系統的測試，讓此種系統能夠得到更加正確且高效的識別。

參考文獻

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