基于B型超声的在线手势识别

黄佑佳; 刘洪海

doi:10.13873/j.1000-9787(2018)07-0070-03

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基于B型超声的在线手势识别

设计与制作 | 更新时间：2025-09-11

- 基于B型超声的在线手势识别
- Online gesture recognition based on B-mode ultrasound
- 传感器与微系统 2018年第7期页码：70-72
- 作者机构：
  
  上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(51575338)
- DOI：10.13873/j.1000-9787(2018)07-0070-03
  中图分类号： TP391.41
- 纸质出版：2018
- 稿件说明：
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黄佑佳, 刘洪海. 基于B型超声的在线手势识别[J]. 传感器与微系统, 2018,(7):70-72.

HUANG You-jia, LIU Hong-hai. Online gesture recognition based on B-mode ultrasound[J]. 2018, (7): 70-72.
黄佑佳, 刘洪海. 基于B型超声的在线手势识别[J]. 传感器与微系统, 2018,(7):70-72. DOI： 10.13873/j.1000-9787(2018)07-0070-03.

HUANG You-jia, LIU Hong-hai. Online gesture recognition based on B-mode ultrasound[J]. 2018, (7): 70-72. DOI： 10.13873/j.1000-9787(2018)07-0070-03.

摘要

开发了一种在线手势识别软件

并给出了相关在线性能评价指标。通过实验验证了B型超声人机接口的在线性能。实验结果表明:相较于现有的传统人机接口

系统对于11类手部动作具有更好的在线识别效果。平均在线动作选择时间为(0.24±0.15)s

动作完成时间为(1.27±0.19)s

动作完成率为(97±7)%

实时正确率为(95±5)%。

Abstract

An online gesture recognition software is developed

and relevant online performance evaluation index is given. Online performance of human-machine interface（ HMI） of B-mode ultrasound is verified by experiment.The experimental results show that compared with traditional HMIs

this system has better online recogrition effect for 11 types of hand motions. The average online motion selection time is（ 0. 24 ± 0. 15） s

the motion completion time is（ 1. 27 ± 0. 19） s

the motion completion rate is（ 97 ± 7） % and the real-time accuracy is（ 95 ± 5） %.

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