面向手势识别的肌电信号预处理研究开题报告

1. 研究目的与意义

现代社会智能化程度日益增强，大量智能软件和智能硬件层出不穷，但目前人们操作这些软硬件的手段相对单一且受到很多限制。人与机器的交互主要还是通过触摸屏、键盘、鼠标、遥控器等接触性设备进行，人-机交互智能化程度较低，尚未形成以人为中心的交互理念和系统性设计概念，难以适应未来社会发展对各类工作、生活场景的智能、时敏、海量多元信息处理等要求。以人为中心的交互是使用户能在生活的三维物理空间中无需专门的操作，通过隐式人机交互方式得到信息或服务。而语音、视觉、动作等人类自然交互方式，是未来人机融合系统设计的核心。目前研究较为广泛的两种手势识别方法分别是基于数据手套和基于视觉设备的方法。数据手套结构复杂，佩戴不方便。而视觉识别装备受光照条件、背景环境干扰太大。作为人机交互的发展方向之一，基于肌电信号的手势识别装备近年来引起了人们广泛的关注。

2. 国内外研究现状分析

数据手套，是虚拟现实（virtual reality，vr）技术中心广泛使用的交互设备。其原理是利用手套内的传感器系统采集运动信息，以判断手指的弯曲程度、关节的角度等，进而转化为传感信号输入到计算机中进行分析计算。基于数据手套手势输入的优点是数据量小、识别类型多样、识别率高、速度快、实时性。fahn等在基于数据手套系统的基础上开发指尖跟踪技术，通过跟踪指尖，在虚拟环境进行对象操作任务时，可以进行更准确抓握过程。hoshino利用数据手套研究机械手的仿生云顶，从而达到实现机械手臂的灵活控制。但数据手套穿戴不符合人机交互的自然性，增加手部其他操作的复杂度，而且这些装备的价格往往比较昂贵，不适合推广。要完成数据手套和虚拟环境的交互工作，首先要创建一个包括虚拟手在内的虚拟环境，为此利用3ds max软件简历一个虚拟手的模型。数据手套是虚拟现实系统重要组成部分，是一种通用的人机接口，其直接目的在于实时获取人手动作姿态，以便于在虚拟环境中再现人手动作，达到理想的人机交互目的。数据手套实现的关键在于手掌、手指及手腕的各个有效部位的弯曲、外展等测量以及在此基础上的姿态反演。完成反演主要取决于人体手部姿态的建模，最根本的就是确定传感器测量数据和手部各关节运动姿态的对应关系。例如，美国宇航局的ames实验室将数据手套工程化，使其成为可用性较高的产品，在约翰逊空间中心完成空间站操纵的实时仿真。nec公司开发的虚拟现实系统，操作者通过使用数据手套可以处理三位cad中的形体模型。

基于视觉设备的手势识别是利用摄像机采集手势并进行识别。该方法的优点是简便易行，并且设备成本低廉，非接触式的人体动作捕捉方式可以使交互的自然性和舒适性得到较大的改善。但由于计算机视技术发展的还不够成熟，目前基于视觉图像的手势识别还是存在诸多问题，主要有：遮挡问题、视角问题、光线问题、背景问题、成像设备的噪声。在20世纪年代初，就开始了视觉手势识别的研究。付永刚采用两个摄像机实现了一个双手交互的video desk系统，系统将采集的视频图像与预先定义好的捏取。指点及拖拽等常用手势进行对比匹配来进行手势识别。1991年，日本富士通公司完成了对46个手势符号的识别工作。hyesun建立了手势的六维特征向量，并利用整合的hmm识别出了13种手势；这种方法相比于传统的hmm方法而言，能够通过手势之间的关系来改善识别结果，其不足之处是过程比较复杂。korea polytechnic大学的lee等用熵分析法从背景较为复杂的视频六中分割并提取出手势区域以进行手势识别，该系统可识别6中手势，平均识别率达到95%。

虽然国内对手势识别的研究较晚，但取得的成果较显著。比较具有代表性的主要有：清华大学祝远新^[6]等提出了一种基于表观的新的手势识别技术。该课题组通过结合手势的运动表观、形状表观和时序信息建立来了动态手势的时空表观模型。为抽取时空表观模型的参数，提出了基于运动、形状和颜色等多模式信息分层融合的策略。而且建立的试验系统可对12中手势进行在线识别，识别率超过90%。北方交通大学的王延将等人提取手势轨迹中关键点的运动方向，将之与标准手势中所有可能的特征码进行匹配，从而实现识别手势轨迹。

3. 研究的基本内容与计划

1 研究内容：了解肌电信号生理学概念与产生机理；分析几种肌电信号与手势的对应关系；利用MATLAB实现肌电信号的端点检测；利用MATLAB实现肌电信号时域特征的提取；利用MATLAB实现肌电信号频域特征的提取。

2研究计划：第1-3周准备工作、了解肌电信号生理学概念与产生机理应用明确毕业设计的目的、任务和要求第；4-5周分析几种肌电信号与手势的对应关系第6-9周研究MATLAB实现肌电信号的端点检测；第10-13周利用MATLAB实现肌电信号频域特征的提取14-15周 撰写设计说明书；第16周：毕业设计答辩。

4. 研究创新点

本篇论文主要研究了面向手势识别的肌电信号预处理。文章的前半部分介绍了肌电信号的基本概念。其目的是让我们对肌电信号有基本的了解，以便于接下来的实验，研究。后半部分就是开始选取实验手势，采集数据。在MATLAB的配合下来试验肌电信号的预处理研究。利用端点检测的方法，得到了肌电信号活动段的图。然后提取其时域和频域的特征。并且得出其时域和频域的特征图。

同时，实验中还有很多改名的地方。我们可以选取更多不同，有代表性的图。对数据的采集我们可以更加精确。从而能提高我们实验得到的各个图的精确度。最后对其时域，频域的特征提取，也可以用不同的计算方法，得出不同的数据。再对它进行特征提取。会提高准确度。