随着信息技术的不断发展，以用户为中心的设计理念已经成为人机交互的发展趋势，用户可以更方便、自然地使用计算机。3G时代的到来，智能手机、重力感应、无线WiFi(无线局域网通信方式)等一系列新技术的应用也已进入实用阶段[1-2]。这些技术不仅使得移动设备的功能更强大，也开创了新的人机交互接口，其中最具代表性的就是基于体感交互的人机接口。

    体感交互是通过人的肢体动作变化进行操作的一种人机交互方式。空间手势是一种自然、直观、易于学习的人机交互手段，是体感交互的重要组成部分之一。传统的手势识别是通过摄像头捕捉手势，并利用计算机视觉算法识别手势,这种方法计算量非常大，需要消耗大量的手持设备系统资源。目前更方便的方法是利用移动设备内置的传感器(如加速度传感器、陀螺仪、磁力仪等)来进行识别。利用内置传感器进行识别的优势是手势识别能在设备本身进行，并且识别精度不受灯光条件或者摄像头质量的影响[3],因此其成本和能耗最低。近年来，移动智能终端发展十分迅速，很多厂商都为自己的产品配备了三轴陀螺仪等体感设备，如最早采用该技术的苹果iPhone4，这使得利用移动设备内置传感器开发体感交互应用成为可能。
    目前的系统将智能终端作为外设[4],可直接通过WiFi进行通信。使用配备三轴加速计和陀螺仪的智能移动终端捕获手势命令，以WiFi网络作为信息传递载体，将手势命令传输到服务器，从而达到在演讲时控制幻灯片放映控制的目的。这种基于WiFi和体感交互的演示方式，能克服传统USB激光笔操作方式单一、接收距离有限等问题，并能提供更好的用户体验。
1 系统结构
    基于WiFi和体感交互的演示系统由客户端和服务端两部分组成，系统总体框架图如图1所示。服务端运行在装有Windows操作系统的计算机上，主要负责监听客户端消息以及控制幻灯片的放映；客户端运行在移动智能终端上,主要负责接收用户输入(包括手势输入)，并且发送命令至服务端。客户端通过WiFi连接到服务端所在的局域网，从而实现双方的通信。在设计中，客户端可以是各个平台的移动终端，本研究是基于运行iOS操作系统的iPad2平板电脑和iPhone4手机。利用iPad2和iPhone4内置的三轴陀螺仪捕获数据，并通过识别算法解析为相应的手势。整个系统包含：体感模块、手势识别模块和基于WiFi的通信模块。体感层通过移动设备内置的三轴陀螺仪传感器获取信息,通过三轴陀螺仪，可以获得设备在每一时刻三个方向上的加速度值,并针对某一时间段内陀螺仪传回的加速度值进行分析，即可对手势动作进行识别。手势识别层基于体感层获取的信息，利用训练好的识别算法识别手势。通信层将识别结果传递给外部设备，以触发设备进行相应的操作。

2 系统设计
2.1体感层
    手势的选择和设计不仅影响到用户体验，还影响到识别准确率。PYLVANAINEN T认为大规模的手势集合是不切实际的，因为这么多手势需要使用者去逐一学习，影响使用效果[1]。LIU J[5]等研究中的识别结果表明，选择合适的手势集合对提高识别精度具有重要意义。越复杂的手势需要定义的特征就越多，虽然能获得较高的识别率，但是复杂的手势需要使用者去了解并且记住所对应的意义。
　在本文的研究中，主要利用移动设备内置的三轴陀螺仪来捕获数据，并通过旋转来设置手势。考虑到移动设备具有X、Y、Z三轴，本文可定义6个基本的旋转。
    三轴陀螺仪可以测定6个方向的角速度量，多用于航海、航天等导航、定位系统，能够精确地确定运动物体的方位，目前多用于智能手机。本研究基于Ipad2内置的三轴数字陀螺仪捕获手势数据，每隔0.05 s获取一次X、Y、Z轴方向的加速度。通过对获取的数据进行分析，即可对表1中定义的手势动作进行识别。图2、图3所示分别为通过三轴陀螺仪捕获到的向上翻转手势、向左翻转手势在X、Y、Z轴方向的加速度。

2.2 识别层
    在进行识别之前，首先要创建手势模板库。模板库的建立主要步骤如下：
　(1) 投影。由于用户操作的差异性，不同使用者做同一个动作的幅度和角速度有所差别，即使是同一个用户，不同时间重复同一个动作的幅度和角速度也有不同，这就需要针对基准平面对X、Y、Z三轴方向的加速度进行投影操作。
    (2) 滤波。过滤掉样本中可能存在的噪声信号，本研究中使用低通滤波。
    (3) 归一化。
 　(4) 主元分析求取阈值。为了察觉到翻转的发生，识别层持续捕获三轴陀螺仪传感器传来的数据。传递到识别层的数据是一个三维数组，分别对应于陀螺仪X、Y、Z轴的加速度改变。如果数组中某一维的值超过了阈值，就能够识别出对应于这个轴的某一手势，即某一翻转动作。由图2、图3可以看出每一个翻转手势动作都会产生一个尖峰。如图2所示向上翻转时X轴方向的加速度是最大的，经过多次实验验证当X轴方向的加速度大于9 m/s2时，可以认为手势为向上翻转。
　 (5) 建立手势模板库。考虑到手势设备的运算能力，为了提高效率，实际运行过程中基于自适应模板匹配的方法进行手势识别，主要流程如图4所示。

    实验证明,此种方法能在不影响手势识别率的情况下降低手势识别计算量，从而缩短手势识别时间，让系统更快地响应用户，提高用户体验。
2.3 通信层
    iOS设备通过WiFi接入计算机所在局域网，并通过Socket与计算机进行通信。
    系统使用UDP协议作为传输层协议进行Socket通信。
    本系统的应用层协议报文分为三部分，第一部分为应用标识符，第二部分为命令标示，之后为命令附加信息部分。每一部分信息用中括号“[]”包围，附加信息部分可根据命令分为多段信息。
3 系统实现
    本系统基于XCode开发平台，并采用Socket和Office对象模型综合设计与开发。考虑到演示系统的易学性、易用性，在客户端仅提供文件列表显示及简单控制。由于iPad相对于智能手机来说屏幕较大，所有功能都可在一个屏幕中显示，在客户端的界面设计上不需分屏设计，便于用户操作，具有良好的用户体验[6]。
    文件列表展示区占据界面的三分之二。界面下方三分之一为功能操作区，其中左侧为初始设置功能区，负责搜索主机、读取文件目录、手势开关以及倒计时设置。右侧为幻灯片放映控制区域，主要负责控制幻灯片的播放和翻页。
    为了免去客户端和服务端的IP地址输入步骤，设置局域网内主机搜索功能。客户端在局域网内发送广播报文，服务端监听到广播报文后发送响应报文，双方各自记录对方的IP地址，为后续通信做好准备。
    服务端设置幻灯片文件目录，当监听到客户端获取文件列表的请求时，将文件目录及文件列表信息发送至客户端。客户端接收后，以列表形式展现给用户，用户选择要进行播放的幻灯片文件，并且执行播放操作后，客户端发送对应的播放命令至服务端，命令中包含要播放的幻灯片文件名以及路径。服务端收到播放命令时，解析出文件路径，如果文件存在，则调用Microsoft Office PowerPoint接口启动幻灯片的播放。
    客户端主要负责接收用户输入、展示数据以及发送控制命令。程序启动后，首先自动搜索主机与局域网内的主机配对。客户端收到来自服务端的回应后，在界面上显示远程主机的IP，并激活“读取目录”功能选项。此时，用户可读取远程服务端设置的幻灯片文件目录中的文件列表，选择要放映的文件，并通过手势体感交互来控制幻灯片的播放。当某一方向上的角速度值超过设定的临界值时，便判定设备在该方向上发生了翻转。捕获到设备的翻转后，在主线程上发送响应命令至服务端，服务端查找当前正在播放的幻灯片，并进行相应操作。同时，也可以通过手势开关选择使用功能按键进行翻页操作。
    本文设计并实现了一个基于WiFi和体感交互的演示系统。基于智能手持终端系统内置的三轴陀螺仪捕获手势数据，通过对手势数据进行分析实现手势识别，并提出一种自适应模板匹配方法进行手势识别，在不降低识别率的情况下提高了识别效率。本文的研究也可以扩展移植应用到各个主流移动平台上。
参考文献
[1] PYLVANAINEN T. Accelerometer based gesture recognition  using continuous HMMs[C]. IbPRIA, 2005.
[2] NIEZEN G, HANCKE G P.Evaluating and optimising accelerometer-based gesture recognition techniques for mobile devices[C]. AFRICON， 2009.
[3] Wang Xian, TARRIO P, METOLA E, et al. Gesture recognition using mobile phone’s inertial sensors[C].Distributed Computing and Artificial Intelligence,2012.
[4] JANG I, PARK W. A gesture-based control for handheld devices using accelerometer[C].CIARP,2004.
[5] LIU J, WANG Z, ZHONG L,et al. uWave: accelerometer based personalized gesture recognition and its applications[J]. Pervasive and Mobile Computing，2009,5(6):657-675.
[6] 戴立慧.基于WiFi体感交互软件设计与开发[D].杭州：浙江科技学院，2012.