纵观现存的手势识别技术,大多依赖外部设备,比如需要借助摄像机等硬件。这些手势识别技术会因为客观环境的限制,比如在光线不足或者存在阴影的情况下会导致手势识别不能进行或者识别有误,造成手势识别对环境要求高、识别技术成本高、识别结果不可靠、应用范围不广等缺陷。针对这些问题,本课题考虑借助MEMS微机电传感器体积小、质量轻、反应灵敏等特性,探索利用MEMS传感器结合无线蓝牙技术实现一种便利、低成本、高可靠性并且易于推广的手势识别技术。本课题着力解决两个主要问题:一是手势信号的采集,一是手势信号传输以及传输速率模块间匹配的问题,以实现一种动态、实时的手势识别系统解决方案。本课题设计方案主要包括手势信号采集、信号传输、信号处理和解析。其中,手势信号采集是基于对人手运动规律了解的基础上在双手关键运动结点分布共计28个(单只手14个)MEMS传感器来实现,每个传感器均存在加速度和角速度两个纬度的信号来记录手部某个结点在手势动态执行过程中的空间位移数据,通过8通道I2C协议实现14个传感器的数据分割、数据读、写,再集成到微处理器形成单手手势信号;集成到微处理器的来自14个传感器的手势信号通过串口 UART与蓝牙模块连接实现数据传输到电脑端或者智能手机端进行数据的接收、判断、处理和存储;经过判断和存储的手势信号与手势库里的手势信号比对,通过HMM(隐马尔可夫)模型实现手势信号的解析;最终解析出的手势信号转化成人能够识别的文字或者语音信息,实现手势信号的识别。最后,通过测试对手势识别系统进行检验,主要包括对数据帧丢失率的统计和不同测试条件下测试结果分析,来分析和验证数据采集、传输以及模块间影响手势识别速度和准确率的因素。系统在不同测试环境下的性能测试,包括手势识别系统通过无线蓝牙与不同品牌手机进行连接来验证蓝牙模块兼容性,根据系统在不同工作条件下的识别结果统计手势识别的识别数量和准确率,通过测试结果验证手势识别系统的性能。实验结果表明基于MEMS传感器手势识别系统符合设计预期,系统达到设计目标。