手势的识别方法及装置

1.一种手势的识别方法，其特征在于，包括：
利用传感器装置，获取用户的手部或臂部所穿戴的可穿戴设备的运动轨迹；所述传感器装置设置在所述可穿戴设备上；
根据所述可穿戴设备的运动轨迹，获得所述手部的运动轨迹；
根据所述手部的运动轨迹，确定指定语言的内容；
输出所述指定语言的内容；
其中，利用传感器装置，获取用户的手部或臂部所穿戴的可穿戴设备的运动轨迹，包括：
对所述传感器装置产生的传感数据进行调整，获取用户的手部或臂部所穿戴的可穿戴设备的运动轨迹；
所述根据所述手部的运动轨迹，确定指定语言的内容，包括：
根据所述运动轨迹，获得指定平面上的特征数据；
根据所述指定平面上的特征数据，利用学习模型，获得所述指定语言的内容。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用传感器装置，获取用户的手部或臂部所穿戴的可穿戴设备的运动轨迹，包括：
利用所述传感器装置，获取所述可穿戴设备的M个采样点位置的位置信息，M为大于或等于1的整数；
根据所述M个采样点位置的位置信息，获得所述运动轨迹。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述传感器装置，获取所述可穿戴设备的M个采样点位置的位置信息，包括：
利用所述传感器装置，获得所述可穿戴设备在第m个采样点位置的空间四元数参数，m为大于或等于2，且小于或等于M的整数；
根据所述空间四元数参数，获得指定方向上的加速度；
根据第m-1个采样点位置的位置信息、采样频率和所述指定方向上的加速度，获得第m个采样点位置的位置信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述传感器装置包括三轴加速度传感器、三轴陀螺仪和三轴磁力传感器中的至少一种传感器。
5.根据权利要求1～4任一权利要求所述的方法，其特征在于，所述输出所述指定语言的内容，包括：
输出所述指定语言的内容所对应的语音信号；或者
输出所述指定语言的内容所对应的操作指令。
6.一种手势的识别装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于利用传感器装置，获取用户的手部或臂部所穿戴的可穿戴设备的运动轨迹；所述传感器装置设置在所述可穿戴设备上；
处理单元，用于根据所述可穿戴设备的运动轨迹，获得所述手部的运动轨迹；
确定单元，用于根据所述手部的运动轨迹，确定指定语言的内容；
输出单元，用于输出所述指定语言的内容；
其中，获取单元，具体用于：
对所述传感器装置产生的传感数据进行调整，获取用户的手部或臂部所穿戴的可穿戴设备的运动轨迹；
所述确定单元，具体用于
根据所述运动轨迹，获得指定平面上的特征数据；以及
根据所述指定平面上的特征数据，利用学习模型，获得所述指定语言的内容。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述获取单元，具体用于利用所述传感器装置，获取所述可穿戴设备的M个采样点位置的位置信息，M为大于或等于1的整数；以及根据所述M个采样点位置的位置信息，获得所述运动轨迹。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述获取单元，具体用于利用所述传感器装置，获得所述可穿戴设备在第m个采样点位置的空间四元数参数，m为大于或等于2，且小于或等于M的整数；
根据所述空间四元数参数，获得指定方向上的加速度；以及
根据第m-1个采样点位置的位置信息、采样频率和所述指定方向上的加速度，获得第m个采样点位置的位置信息。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述传感器装置包括三轴加速度传感器、三轴陀螺仪和三轴磁力传感器中的至少一种传感器。
10.根据权利要求6～9任一权利要求所述的装置，其特征在于，所述输出单元，具体用于
输出所述指定语言的内容所对应的语音信号；或者
输出所述指定语言的内容所对应的操作指令。

手势的识别方法及装置\n【技术领域】\n[0001] 本发明涉及内容处理技术，尤其涉及一种手势的识别方法及装置。\n【背景技术】\n[0002] 随着通信技术的发展，终端集成了越来越多的功能，从而使得终端的系统功能列表中包含了越来越多相应的应用(Application，APP)。有些应用中会涉及一些特殊服务，专门提供给特殊人群使用，例如，向聋哑人所提供的手势识别服务。这些应用需要利用图像采集装置，例如，终端的摄像头等，实时采集用户的手臂姿势图像即手势图像，进而，根据所采集的手势图像，进行手势图像的识别处理，以输出所对应的语音信号。\n[0003] 然而，由于图像采集装置所采集的手势图像的质量很大程度上取决于环境的光线情况，因此，在一些环境中，例如，环境的光线较为黑暗等，图像采集装置所采集的手势图像并不是很清晰，甚至无法采集到用户的手势图像，这样，使得无法进行手势图像的识别处理，从而导致了手势识别的可靠性的降低。\n【发明内容】\n[0004] 本发明的多个方面提供一种手势的识别方法及装置，用以提高手势识别的可靠性。\n[0005] 本发明的一方面，提供一种手势的识别方法，包括：\n[0006] 利用传感器装置，获取用户的手部或臂部所穿戴的可穿戴设备的运动轨迹；所述传感器装置设置在所述可穿戴设备上；\n[0007] 根据所述可穿戴设备的运动轨迹，获得所述手部的运动轨迹；\n[0008] 根据所述手部的运动轨迹，确定指定语言的内容；\n[0009] 输出所述指定语言的内容。\n[0010] 如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述利用传感器装置，获取用户的手部或臂部所穿戴的可穿戴设备的运动轨迹，包括：\n[0011] 利用所述传感器装置，获取所述可穿戴设备的M个采样点位置的位置信息，M为大于或等于1的整数；\n[0012] 根据所述M个采样点位置的位置信息，获得所述运动轨迹。\n[0013] 如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述利用所述传感器装置，获取所述可穿戴设备的M个采样点位置的位置信息，包括：\n[0014] 利用所述传感器装置，获得所述可穿戴设备在第m个采样点位置的空间四元数参数，m为大于或等于2，且小于或等于M的整数；\n[0015] 根据所述空间四元数参数，获得指定方向上的加速度；\n[0016] 根据第m-1个采样点位置的位置信息、采样频率和所述指定方向上的加速度，获得第m个采样点位置的位置信息。\n[0017] 如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述传感器装置包括三轴加速度传感器、三轴陀螺仪和三轴磁力传感器中的至少一种传感器。\n[0018] 如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述根据所述手部的运动轨迹，确定指定语言的内容，包括：\n[0019] 根据所述运动轨迹，利用学习模型，获得所述指定语言的内容。\n[0020] 如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述根据所述运动轨迹，利用学习模型，获得所述指定语言的内容，包括：\n[0021] 根据所述运动轨迹，获得指定平面上的特征数据；\n[0022] 根据所述指定平面上的特征数据，利用所述学习模型，获得所述指定语言的内容。\n[0023] 如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述输出所述指定语言的内容，包括：\n[0024] 输出所述指定语言的内容所对应的语音信号；或者\n[0025] 输出所述指定语言的内容所对应的操作指令。\n[0026] 本发明的一方面，提供一种手势的识别装置，包括：\n[0027] 获取单元，用于利用传感器装置，获取用户的手部或臂部所穿戴的可穿戴设备的运动轨迹；所述传感器装置设置在所述可穿戴设备上；\n[0028] 处理单元，用于根据所述可穿戴设备的运动轨迹，获得所述手部的运动轨迹；\n[0029] 确定单元，用于根据所述手部的运动轨迹，确定指定语言的内容；\n[0030] 输出单元，用于输出所述指定语言的内容。\n[0031] 如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述获取单元，具体用于\n[0032] 利用所述传感器装置，获取所述可穿戴设备的M个采样点位置的位置信息，M为大于或等于1的整数；以及\n[0033] 根据所述M个采样点位置的位置信息，获得所述运动轨迹。\n[0034] 如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述获取单元，具体用于\n[0035] 利用所述传感器装置，获得所述可穿戴设备在第m个采样点位置的空间四元数参数，m为大于或等于2，且小于或等于M的整数；\n[0036] 根据所述空间四元数参数，获得指定方向上的加速度；以及\n[0037] 根据第m-1个采样点位置的位置信息、采样频率和所述指定方向上的加速度，获得第m个采样点位置的位置信息。\n[0038] 如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述传感器装置包括三轴加速度传感器、三轴陀螺仪和三轴磁力传感器中的至少一种传感器。\n[0039] 如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述确定单元，具体用于\n[0040] 根据所述运动轨迹，利用学习模型，获得所述指定语言的内容。\n[0041] 如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述确定单元，具体用于\n[0042] 根据所述运动轨迹，获得指定平面上的特征数据；以及\n[0043] 根据所述指定平面上的特征数据，利用所述学习模型，获得所述指定语言的内容。\n[0044] 如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述输出单元，具体用于\n[0045] 输出所述指定语言的内容所对应的语音信号；或者\n[0046] 输出所述指定语言的内容所对应的操作指令。\n[0047] 由上述技术方案可知，本发明实施例通过利用传感器装置，获取用户的手部或臂部所穿戴的可穿戴设备的运动轨迹，进而根据所述可穿戴设备的运动轨迹，获得所述手部的运动轨迹，并根据所述手部的运动轨迹，确定指定语言的内容，使得能够输出所述指定语言的内容，由于无需图像采集装置采集用户的手势图像，因此，能够避免现有技术中由于图像采集装置所采集的手势图像并不是很清晰，甚至无法采集到用户的手势图像而导致的无法进行手势图像的识别处理的问题，从而提高了手势识别的可靠性。\n[0048] 另外，采用本发明提供的技术方案，由于不再涉及复杂的图像识别过程，因此，能够有效提高手势的识别的实时性。\n[0049] 另外，采用本发明提供的技术方案，由于无需图像采集装置采集用户的手势图像，使得无需关注环境的光线情况，因此，能够避免现有技术中需要终端对环境进行补光而导致的终端需要增加额外的处理操作的问题，能够有效降低终端的处理负担，同时提高了终端的性能。\n[0050] 另外，采用本发明提供的技术方案，由于能够根据所获取的用户的手部或臂部所穿戴的可穿戴设备的运动轨迹，输出指定语言的内容，能够有效提高可穿戴设备的利用率，从而提高了用户体验。\n【附图说明】\n[0051] 为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。\n[0052] 图1为本发明一实施例提供的手势的识别方法的流程示意图；\n[0053] 图2为本发明另一实施例提供的手势的识别装置的结构示意图。\n【具体实施方式】\n[0054] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的全部其他实施例，都属于本发明保护的范围。\n[0055] 需要说明的是，本发明实施例中所涉及的终端可以包括但不限于手机、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、无线手持设备、平板电脑(Tablet Computer)、个人电脑(Personal Computer，PC)、MP3播放器、MP4播放器、可穿戴设备(例如，智能眼镜、智能手表、智能手环等)等。\n[0056] 另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。\n[0057] 图1为本发明一实施例提供的手势的识别方法的流程示意图，如图1所示。\n[0058] 101、利用传感器装置，获取用户的手部或臂部所穿戴的可穿戴设备的运动轨迹；\n所述传感器装置设置在所述可穿戴设备上。\n[0059] 102、根据所述可穿戴设备的运动轨迹，获得所述手部的运动轨迹。\n[0060] 103、根据所述手部的运动轨迹，确定指定语言的内容。\n[0061] 104、输出所述指定语言的内容。\n[0062] 需要说明的是，101～104的执行主体的部分或全部可以为位于本地终端的应用，或者还可以为设置在位于本地终端的应用中的插件或软件开发工具包(Software Development Kit，SDK)等功能单元，或者还可以为位于网络侧服务器中的处理引擎，或者还可以为位于网络侧的分布式系统，本实施例对此不进行特别限定。\n[0063] 可以理解的是，所述应用可以是安装在终端上的本地程序(nativeApp)，或者还可以是终端上的浏览器的一个网页程序(webApp)，本实施例对此不进行限定。\n[0064] 这样，通过利用传感器装置，获取用户的手部或臂部所穿戴的可穿戴设备的运动轨迹，进而根据所述可穿戴设备的运动轨迹，获得所述手部的运动轨迹，并根据所述手部的运动轨迹，确定指定语言的内容，使得能够输出所述指定语言的内容，由于无需图像采集装置采集用户的手势图像，因此，能够避免现有技术中由于图像采集装置所采集的手势图像并不是很清晰，甚至无法采集到用户的手势图像而导致的无法进行手势图像的识别处理的问题，从而提高了手势识别的可靠性。\n[0065] 所谓的可穿戴设备即直接穿在身上，或是整合到用户的衣服或配件的一种便携式设备，例如，智能手环、智能手表、智能项链、智能眼镜、智能戒指、智能手机等。可穿戴设备不仅仅是一种硬件设备，更是通过软件支持以及数据交互等技术来实现强大的功能，可穿戴设备将会对我们的生活、感知带来很大的转变。\n[0066] 可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在101中，所采用的传感器装置，可以固定设置在可穿戴设备上，与可穿戴设备之间的相对位置固定不变。这样，所述传感器装置所输出的传感数据，能够准确描述该可穿戴设备的状态。\n[0067] 在一个具体的实现过程中，所述传感器装置可以为带有空间四元数合成功能的惯性测量单元的第一传感器装置，具体可以利用第一传感器装置，获得用户所穿戴的可穿戴设备的空间四元数参数。\n[0068] 其中，所述第一传感器装置为带有空间四元数合成功能的惯性测量单元，可以包括但不限于三轴加速度传感器、三轴陀螺仪和三轴磁力传感器中的至少一种传感器。该惯性测量单元具体可以根据所采集的传感数据，进行融合处理，以获得可穿戴设备的空间四元数参数。相应地，若惯性测量单元只包括一种传感器时，所述可穿戴设备的传感数据可以为3轴传感数据；若惯性测量单元包括两种传感器时，所述可穿戴设备的传感数据可以为6轴传感数据；若惯性测量单元包括三种传感器时，所述可穿戴设备的传感数据可以为9轴传感数据，本实施例对此不进行特别限定。\n[0069] 在另一个具体的实现过程中，所述传感器装置可以为不带有空间四元数合成功能的惯性测量单元的第二传感器装置，具体可以利用第二传感器装置，获得用户所穿戴的可穿戴设备的传感数据；以及根据所述传感数据，获得所述空间四元数参数。具体地，具体可以根据所采集的传感数据，进行融合处理，以获得可穿戴设备的空间四元数参数。详细描述可以参见现有技术中的相关内容，此处不再赘述。\n[0070] 其中，所述第二传感器装置为不带有空间四元数合成功能的惯性测量单元，可以包括但不限于三轴加速度传感器、三轴陀螺仪和三轴磁力传感器中的至少一种传感器。相应地，若惯性测量单元只包括一种传感器时，所述可穿戴设备的传感数据可以为3轴传感数据；若惯性测量单元包括两种传感器时，所述可穿戴设备的传感数据可以为6轴传感数据；\n若惯性测量单元包括三种传感器时，所述可穿戴设备的传感数据可以为9轴传感数据，本实施例对此不进行特别限定。\n[0071] 需要说明的是，在上述两个具体的实现过程中，由于传感器装置可能会受到周围环境，以及自身运动状态的影响，因此，传感器装置所产生的传感数据，需要进行调整处理，例如，校准处理和滤波处理等，才能够参与空间四元数参数的生成，以及其他计算。这样，能够保证传感数据的可靠性。\n[0072] 举例来说，对于加速度传感器和陀螺仪来说，可以先将可穿戴设备水平放置，然后连续取多个样本数据，并利用这些样本数据计算平均值，这个平均值作为偏移量，后续获取的传感数据减去这个偏移量作为实际值。对于磁力传感器来说，需要进行水平校准和倾斜补偿。水平校准可以采用8字校准方法；在水平校准之后，还需要进行倾斜补偿，通过已校准的加速度传感器，获得可穿戴设备的倾斜角，然后利用该倾斜角进行补偿。\n[0073] 再举例来说，陀螺仪对旋转角度的检测是瞬时的而且是非常精确的，由于陀螺仪的测量基准是自身，没有系统外的参照物，积分计算角度的累积误差会随着时间流逝迅速增加，所以陀螺仪只能工作在相对较短的时间尺度内。加速度传感器有系统外参照物即“重力轴”，在无外力加速度的情况下，能准确输出前后倾斜角度和左右倾斜角度，并且此角度不会有累积误差，但加速度传感器在三维空间做变速运动时，它的输出就不准确了。由于手势动作涉及直线运动和旋转运动，就需要把陀螺仪和加速度传感器结合起来使用，而且为了确定可穿戴设备在运动时的真实物理方向，还需利用磁力传感器来进行定位。因此，为了获得更准确的计算结果例如空间四元数参数等，需要结合三种传感数据进行滤波处理，根据预估数据与测量数据之间的误差，并利用积分反馈方法和比例反馈方法，对所获得的空间四元数参数进行调整处理。\n[0074] 可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在101中，具体可以利用所述传感器装置，获取所述可穿戴设备的M个采样点位置的位置信息，M为大于或等于1的整数，进而，则可以根据所述M个采样点位置的位置信息，获得所述运动轨迹。\n[0075] 在一个具体的实现过程中，具体可以利用所述传感器装置，获得所述可穿戴设备在第m个采样点位置的空间四元数参数，m为大于或等于2，且小于或等于M的整数，进而，则可以根据所述空间四元数参数，获得指定方向上的加速度。然后，可以根据第m-1个采样点位置的位置信息、采样频率和所述指定方向上的加速度，获得第m个采样点位置的位置信息。\n[0076] 例如，具体可以将所获得的所述可穿戴设备在第m个采样点位置的空间四元数参数表示为Q(q0,q1,q2,q3)＝q0+q1i+q2j+q3k，进而，根据空间四元数参数，获得机体坐标系b(即可穿戴设备的坐标系)至导航坐标系R(即地理坐标系)旋转的坐标变换矩阵 即旋转矩阵\n[0077] 可以记\n为 由于R系到b系的旋转过程中，坐标系始终保持直角坐标系，所\n以 为正交矩阵，记为\n[0078]\n[0079] 接着，可以利用所获得的加速度传感数据和旋转矩阵 获得指定方向上的加速度。所述指定方向可以为机体坐标系b中的三个坐标轴的方向。机体坐标系b，一般可以定义为可穿戴设备的右、前、上三个方向所构成的右手系，具体可以将向右的轴记为终端的x轴，将向前的轴记为终端的y轴，将向上的轴记为终端的z轴。\n[0080] 然后，可以根据采样频率和所述指定方向上的加速度，获得所述指定方向上的速度，进而，则可以所述指定方向上的速度，获得所获得的所述指定方向上的位移，并根据第m-1个采样点位置的位置信息和所获得的所述指定方向上的位移，获得第m个采样点位置的位置信息。其中，所述第m-1个采样点位置的位置信息，是指当前采样点之前的采样点的位置。\n[0081] 每个采样点的位置，可以用机体坐标系b中三个坐标轴上的位置信息进行描述。第i个采样点位置的位置信息，可以表示为(xi,yi,zi)，i为大于或等于1，且小于或等于M的整数。初始采样点的位置信息可以设置为(0,0,0)。\n[0082] 为了减少漂移，可以进一步对所获得的所述指定方向上的速度和/或位移进行高通滤波处理。这样，通过持续的采样跟踪每个采样点位置的位置信息，可以生成可穿戴设备的运动轨迹。\n[0083] 可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在102中，具体可以根据所述可穿戴设备所穿戴的部位，对所述可穿戴设备的运动轨迹进行调整处理，以获得所述手部的运动轨迹。\n[0084] 在一个具体的实现过程中，对于所述可穿戴设备所穿戴的部位为人体的手部或腕部，那么，则可以直接将所述可穿戴设备的运动轨迹，作为所述手部的运动轨迹。\n[0085] 在另一个具体的实现过程中，对于所述可穿戴设备所穿戴的部位为人体的臂部的某个位置，那么，则可以根据该位置与人体的手部之间的关联数据，例如，沿臂部的连线长度、沿臂部的连线与指定方向之间的夹角等，获得调整系数，并利用该调整系数，对所述可穿戴设备的运动轨迹进行调整处理，以获得所述手部的运动轨迹。\n[0086] 可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在103中，具体可以根据所述运动轨迹，利用学习模型，获得所述指定语言的内容。\n[0087] 在一个具体的实现过程中，所述指定语言，可以为机器语言。所谓的机器语言，是指机器例如计算机等可以直接解读的数据。那么，机器语言的内容，则可以为基于机器语言的各种操作指令。\n[0088] 在另一个具体的实现过程中，所述指定语言，可以为自然语言。所谓的自然语言，是指人与人之间进行交流的语言，例如，汉语、英语、德语等语种。那么，自然语言的内容，则可以为指定一个语种或多个语种的自然语言的一个或多个词汇或者句子。其中，所谓的词汇，可以理解为是一种语言里所有的或特定范围的词或固定短语等。对于不同语言来说，可以有不同的词汇，例如，汉语词汇、英语词汇等。所谓的句子，是语言运用的基本单位，它由词、短语构成，可以表达一个完整的意思。\n[0089] 可以理解的是，所述指定语言，可以为一种语言，例如，机器语言或任一语种的自然语言，或者还可以为两种语言或两种以上的语言，本实施例对此不进行特别限定。\n[0090] 具体地，具体可以根据所述运动轨迹，获得指定平面上的特征数据，进而，则可以根据所述指定平面上的特征数据，利用所述学习模型，获得所述指定语言的内容。\n[0091] 例如，所述指定平面可以为机体坐标系b中的三个坐标轴中任意两个坐标轴所组成的平面，可以为一个平面，或者还可以为多个平面，本实施例对此不进行特别限定。那么，具体可以将所述运动轨迹在机体坐标系b中的三个坐标轴中任意两个坐标轴所组成的一个平面或多个平面上进行投影处理，以获得这些平面上的特征数据。这样，则可以将所获得的特征数据，输入预先构建的所述学习模型，获得所述指定语言的内容。\n[0092] 需要说明的是，输入学习模型的特征数据可以为利用一个可穿戴设备所获得的，或者还可以为利用多个可穿戴设备所获得的，本实施例对此不进行特别限定。\n[0093] 具体地，具体可以采用预先指定的训练样本集，进行训练，以构建学习模型，用以识别出指定语言的内容。其中，训练样本集中所包含的训练样本，可以为经过标注的已知样本，这样，可以直接利用这些已知样本进行训练，以构建学习模型；或者还可以一部分为经过标注的已知样本，另一部分为没有经过标注的未知样本，那么，则可以先利用已知样本进行训练，以构建初始学习模型，然后，再利用初始学习模型对未知样本进行评测，以获得识别结果，进而则可以根据未知样本的识别结果，对未知样本进行标注，以形成已知样本，作为新增加的已知样本，利用新增加的已知样本，以及原始的已知样本重新进行训练，以构建新的学习模型，直到所构建的学习模型或已知样本满足学习模型的截止条件为止，如识别准确率大于或等于预先设置的准确率阈值或已知样本的数量大于或等于预先设置的数量阈值等，本实施例对此不进行特别限定。\n[0094] 可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在104中，具体可以输出所述指定语言的内容所对应的语音信号。具体地，具体可以将所述指定语言的内容转换为语音信号，并播放该语音信号。这样，使得普通人无需掌握聋哑人之间交流所采用的手语，就能够直接与聋哑人进行交流，能够有效提高交流效率。\n[0095] 可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在104中，具体可以输出所述指定语言的内容所对应的操作指令。具体地，具体可以将所述指定语言的内容封装为指定格式的操作指令，并发送该操作指令，以使得接收端设备例如智能家居设备等根据该操作指令，执行操作。这样，能够利用用户所做出的手势，控制接收端设备执行相应的操作，能够有效提高接收端设备的控制效率。\n[0096] 本实施例中，通过利用传感器装置，获取用户的手部或臂部所穿戴的可穿戴设备的运动轨迹，进而根据所述可穿戴设备的运动轨迹，获得所述手部的运动轨迹，并根据所述手部的运动轨迹，确定指定语言的内容，使得能够输出所述指定语言的内容，由于无需图像采集装置采集用户的手势图像，因此，能够避免现有技术中由于图像采集装置所采集的手势图像并不是很清晰，甚至无法采集到用户的手势图像而导致的无法进行手势图像的识别处理的问题，从而提高了手势识别的可靠性。\n[0097] 另外，采用本发明提供的技术方案，由于不再涉及复杂的图像识别过程，因此，能够有效提高手势的识别的实时性。\n[0098] 另外，采用本发明提供的技术方案，由于无需图像采集装置采集用户的手势图像，使得无需关注环境的光线情况，因此，能够避免现有技术中需要终端对环境进行补光而导致的终端需要增加额外的处理操作的问题，能够有效降低终端的处理负担，同时提高了终端的性能。\n[0099] 另外，采用本发明提供的技术方案，由于能够根据所获取的用户的手部或臂部所穿戴的可穿戴设备的运动轨迹，输出指定语言的内容，能够有效提高可穿戴设备的利用率，从而提高了用户体验。\n[0100] 需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。\n[0101] 在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。\n[0102] 图2为本发明另一实施例提供的手势的识别装置的结构示意图，如图2所示。本实施例的手势的识别装置可以包括获取单元21、处理单元22、确定单元23和输出单元24。其中，获取单元21，用于利用传感器装置，获取用户的手部或臂部所穿戴的可穿戴设备的运动轨迹；所述传感器装置设置在所述可穿戴设备上；处理单元22，用于根据所述可穿戴设备的运动轨迹，获得所述手部的运动轨迹；确定单元23，用于根据所述手部的运动轨迹，确定指定语言的内容；输出单元24，用于输出所述指定语言的内容。\n[0103] 需要说明的是，本实施例所提供的手势的识别装置的部分或全部可以为位于本地终端的应用，或者还可以为设置在位于本地终端的应用中的插件或软件开发工具包(Software Development Kit，SDK)等功能单元，或者还可以为位于网络侧服务器中的处理引擎，或者还可以为位于网络侧的分布式系统，本实施例对此不进行特别限定。\n[0104] 可以理解的是，所述应用可以是安装在终端上的本地程序(nativeApp)，或者还可以是终端上的浏览器的一个网页程序(webApp)，本实施例对此不进行限定。\n[0105] 可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，所述获取单元21，具体可以用于利用所述传感器装置，获取所述可穿戴设备的M个采样点位置的位置信息，M为大于或等于1的整数；以及根据所述M个采样点位置的位置信息，获得所述运动轨迹。\n[0106] 具体地，所述获取单元21，具体可以用于利用所述传感器装置，获得所述可穿戴设备在第m个采样点位置的空间四元数参数，m为大于或等于2，且小于或等于M的整数；根据所述空间四元数参数，获得指定方向上的加速度；以及根据第m-1个采样点位置的位置信息、采样频率和所述指定方向上的加速度，获得第m个采样点位置的位置信息。\n[0107] 可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，所述获取单元21，所采用的所述传感器装置可以包括但不限于三轴加速度传感器、三轴陀螺仪和三轴磁力传感器中的至少一种传感器。\n[0108] 可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，所述确定单元23，具体可以用于根据所述运动轨迹，利用学习模型，获得所述指定语言的内容。\n[0109] 具体地，所述确定单元23，具体可以用于根据所述运动轨迹，获得指定平面上的特征数据；以及根据所述指定平面上的特征数据，利用所述学习模型，获得所述指定语言的内容。\n[0110] 可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，所述输出单元24，具体可以用于输出所述指定语言的内容所对应的语音信号；或者输出所述指定语言的内容所对应的操作指令。\n[0111] 需要说明的是，图1对应的实施例中方法，可以由本实施例提供的手势的识别装置实现。详细描述可以参见图1对应的实施例中的相关内容，此处不再赘述。\n[0112] 本实施例中，通过获取单元利用传感器装置，获取用户的手部或臂部所穿戴的可穿戴设备的运动轨迹，进而由处理单元根据所述可穿戴设备的运动轨迹，获得所述手部的运动轨迹，并由确定单元根据所述手部的运动轨迹，确定指定语言的内容，使得输出单元能够输出所述指定语言的内容，由于无需图像采集装置采集用户的手势图像，因此，能够避免现有技术中由于图像采集装置所采集的手势图像并不是很清晰，甚至无法采集到用户的手势图像而导致的无法进行手势图像的识别处理的问题，从而提高了手势识别的可靠性。\n[0113] 另外，采用本发明提供的技术方案，由于不再涉及复杂的图像识别过程，因此，能够有效提高手势的识别的实时性。\n[0114] 另外，采用本发明提供的技术方案，由于无需图像采集装置采集用户的手势图像，使得无需关注环境的光线情况，因此，能够避免现有技术中需要终端对环境进行补光而导致的终端需要增加额外的处理操作的问题，能够有效降低终端的处理负担，同时提高了终端的性能。\n[0115] 另外，采用本发明提供的技术方案，由于能够根据所获取的用户的手部或臂部所穿戴的可穿戴设备的运动轨迹，输出指定语言的内容，能够有效提高可穿戴设备的利用率，从而提高了用户体验。\n[0116] 所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。\n[0117] 在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。\n[0118] 所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。\n[0119] 另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。\n[0120] 上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。\n[0121] 最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；\n而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。