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基于手机多MEMS传感器的手势识别系统的中期报告
一、研究背景
随着移动智能设备的普及，手机成为了人们日常生活中不可或缺的工具。手机的升级换代在追求更好的用户体验、更高的性能指标的同时，也带来了更多的传感器及其应用，手机与传感器的关系愈加密切。其中，MEMS（微机械系统）传感器技术得到了快速发展，手机上面装有的压力传感器、加速度传感器、陀螺仪、磁力计等MEMS传感器，可以对手机周围的物理环境进行多维度的感知。
手势识别技术是利用计算机视觉和模式识别技术，通过分析手势的形态、动态、空间等特征，实现对手势的实时识别和解析，其应用极为广泛。手势识别技术在日常生活、工业控制、医疗保健等领域已经有了广泛应用，如体感游戏、手势密码、装置控制和卫生护理等。
因此，本课题重点研究利用手机多MEMS传感器，实现基于手势识别的应用系统，为手机增加新的交互方式，既提高了手机的人机交互的舒适度，又扩展了人机交互的类型，具有重要的研究意义和实际应用价值。
二、研究目标
本课题的主要研究目标是：
1.利用手机上的压力传感器、加速度传感器、三轴陀螺仪、磁力计等MEMS传感器，通过数据采集、滤波、处理等技术，实现对手势的多维度感知和降噪。
2.开发一套高效、准确的手势识别模型，将多传感器融合，利用深度学习算法和机器学习算法，对采集到的传感器数据进行特征抽取和模式分类，实现对手势的识别和解析。
3.设计并实现基于手势识别系统的应用，如手势密码解锁、手势操作、游戏交互等功能，拓展手机的人机交互方式。
三、研究内容
1.多传感器数据采集与处理
利用手机上的压力传感器、加速度传感器、三轴陀螺仪、磁力计等MEMS传感器，可以对手势进行多维度感知和降噪。对采集到的传感器数据进行处理，可以有效提高手势识别准确度。
2.手势特征提取与分类算法
本课题将采用深度学习算法和机器学习算法，对采集到的传感器数据进行特征抽取和模式分类。采集到的数据经过处理，通过将时间序列数据转换为图像数据，并使用卷积神经网络等模型进行训练，从而获得更高的识别准确度。
3.基于手势识别的应用开发
通过基于手势识别的系统开发，开发出手势密码解锁、手势操作、游戏交互等应用，从而拓展手机的人机交互方式。
四、预期成果
本课题的预期成果如下：
1.了解手机MEMS传感器基本原理和手势识别技术的研究方向。
2.实现手机多MEMS传感器数据的采集和处理，根据不同手势动作的特征进行分类。
3.实现一套手势识别系统，包括手势特征提取和分类算法的实现，实现对基本手势的准确识别和实时响应。
4.开发出基于手势识别的系统应用，如手势密码解锁、手势操作、游戏交互等应用。
五、进展情况与分析
目前，本课题已经完成了相关论文的阅读和综述，对手机MEMS传感器的原理和手势识别技术的发展趋势和研究热点有了更加深入的了解。同时，已经成功收集到了多个手势库，并使用MATLAB工具进行了初步的探索性分析。
在手势特征的提取方面，结合前人经验，我们可以从时间域与频域两个角度去了解信号的特征，为后续的深度学习算法和机器学习算法做好准备。
在数据采集方面，我们完成了在Android开发平台上开发一个基于手机的数据采集平台，可获取到手机微机械系统传感器（MEMS）的原始数据、加速度以及陀螺仪数据。目前，我们已经将相关数据存储并摆放在云平台上，在具备验证模型的实验环境下进行数据调取测试。
下一步，我们将会继续针对不同手势采用不同的处理方法、进一步探究特征抽取和模式分类算法，并在此基础上创新性地开发基于手机多传感器的手势识别应用。预计未来将会朝多个方向开展，包括在数据处理方面进一步深度挖掘和提高我们的特征提取效果、探究更为精准的神经网络模型设计、开发更优秀的手势应用，以及对于新型测量设备的研究和搭建等。