"超音波信号を発信する超音波発信機と、被写体から反射された超音波信号を受け取る超音波レシーバーと、前記反射超音波信号を所定の時間間隔で複数のフレームに分割する分割モジュールと、各々のフレームの特徴値を獲得する計算モジュールと、前記特徴値をフィルタリングして被写体の手振りに関する特徴値を獲得し、且つ音声認識モデルによって前記手振りに関する特徴値に対応する確率マトリックスを獲得する分類モジュールと、複数の基準確率マトリックスを備え、各々の基準確率マトリックスは、1つの手振りに対応する手振りライブラリと、前記手振りライブラリから前記分類モジュールの中の確率マトリックスにマッチングする基準確率マトリックスを探索し、マッチングする基準確率マトリックスを探すと、前記反射超音波信号が探した前記基準確率マトリックスに対応する手振りの信号であると判断する識別モジュールと、を備えることを特徴とする手振り識別装置。前記手振り識別装置は、前記分割モジュールが前記反射超音波信号を分割する前に、前記超音波レシーバーからの反射超音波信号をフィルタリング及び増幅する調節モジュールをさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の手振り識別装置。1つの装置に適用される手振り識別方法であって、超音波信号を発信するステップと、反射された超音波信号を受け取るステップと、前記反射超音波信号を所定の時間間隔で複数のフレームに分割するステップと、各々のフレームの特徴値を獲得するステップと、前記特徴値をフィルタリングして手振りに関する特徴値を獲得し、且つ音声認識モデルによって前記手振りに関する特徴値に対応する確率マトリックスを獲得するステップと、前記確率マトリックスにマッチングし且つ前記装置に記憶されている基準確率マトリックスを探索し、マッチングする基準確率マトリックスを探すと、前記反射超音波信号が探した前記基準確率マトリックスに対応する手振りの信号であると判断するステップと、を備え、各々の基準確率マトリックスは1つの手振りに対応することを特徴とする手振り識別方法。前記手振り識別方法は、前記反射超音波信号を分割する前に、前記反射超音波信号をフィルタリング及び増幅するステップをさらに備えることを特徴とする請求項3に記載の手振り識別方法。本発明の目的は、前記課題を解決することであり、優れた識別効果を有する手振り識別装置及び識別方法を提供することである。本発明に係る手振り識別装置は、超音波信号を発信する超音波発信機と、反射された超音波信号を受け取る超音波レシーバーと、前記反射超音波信号を所定の時間間隔で複数のフレームに分割する分割モジュールと、各々のフレームの特徴値を獲得する計算モジュールと、前記特徴値をフィルタリングして手振りに関する特徴値を獲得し、且つ音声認識モデルによって前記手振りに関する特徴値に対応する確率マトリックスを獲得する分類モジュールと、複数の基準確率マトリックスを備え、各々の基準確率マトリックスは、1つの手振りに対応する手振りライブラリと、前記手振りライブラリから前記分類モジュールの中の確率マトリックスにマッチングする基準確率マトリックスを探索し、マッチングする基準確率マトリックスを探すと、前記反射超音波信号が探した前記基準確率マトリックスに対応する手振りの信号であると判断する識別モジュールと、を備える。本発明に係る手振り識別方法は、1つの装置に適用され、超音波信号を発信するステップと、反射された超音波信号を受け取るステップと、前記反射超音波信号を所定の時間間隔で複数のフレームに分割するステップと、各々のフレームの特徴値を獲得するステップと、前記特徴値をフィルタリングして手振りに関する特徴値を獲得し、且つ音声認識モデルによって前記手振りに関する特徴値に対応する確率マトリックスを獲得するステップと、前記確率マトリックスにマッチングし且つ前記装置に記憶されている基準確率マトリックスを探索し、マッチングする基準確率マトリックスを探すと、前記反射超音波信号が探した前記基準確率マトリックスに対応する手振りの信号であると判断するステップと、を備え、各々の基準確率マトリックスは1つの手振りに対応する。本発明の手振り識別装置及び識別方法によれば、超音波信号が手振りを識別するために用いられ、手振り識別効果を改善することができる。図1は、本発明の実施形態に係る被写体の手振り識別装置の構成図である。前記手振り識別装置は、超音波発信機10、超音波レシーバー20、調節モジュール30、処理チップ40及びコンピューター50を備える。前記調節モジュール30は、前記超音波レシーバー20からの反射超音波信号をフィルタリング及び増幅するために用いられる。前記処理チップ40は、制御モジュール41、分割モジュール42、計算モジュール43及び分類モジュール44を備える。前記制御モジュール41は、前記超音波発信機10のターンオン/オフを制御するために用いられる。前記分割モジュール42は、前記反射超音波信号を所定の時間間隔で複数のフレームframeに分割するために用いられる。本実施形態において、各々のフレームの幅は、30ミリ秒msecであり、30個の隣接したフレームのグループはコンテキストウィンドウcontextwindowとして定義される。前記計算モジュール43は、各々のコンテキストウィンドウの各々のフレームの特徴値を獲得するために用いられる。前記分類モジュール44は、前記特徴値をフィルタリングして、手振りに関する特徴値を獲得し、且つ隠れマルコフモデルHiddenMarkovModel,HMMのような音声認識モデルによって前記手振りに関する特徴値に対応する確率マトリックスを獲得する。前記コンピューター50は、識別モジュール51及び手振りライブラリ52を備える。前記手振りライブラリ52は、複数の基準確率マトリックスを備え、各々の基準確率マトリックスは、1つの手振りに対応する。前記識別モジュール51は、Viterbi探索方式によって、前記手振りライブラリ52から前記分類モジュール44の中の確率マトリックスにマッチングする基準確率マトリックスを探索するために用いられ、マッチングする基準確率マトリックスを探すと、前記反射超音波信号が探した前記基準確率マトリックスに対応する手振りの信号であると判断する。図1及び図2を参照すると、本発明の実施形態に係る被写体の手振り識別方法は、以下のステップを備える。ステップS201において、前記超音波発信機10は、超音波信号を発信し、前記超音波レシーバー20は、人の手のようなオブジェクトから反射された超音波信号を受け取る。ステップS202において、前記調節モジュール30は、前記超音波レシーバー20からの反射超音波信号をフィルタリング及び増幅する。ステップS203において、前記分割モジュール42は、前記反射超音波信号を所定の時間間隔で複数のフレームに分割する。ステップS204において、前記計算モジュール43は、各々のフレームの特徴値を獲得する。ステップS205において、前記分類モジュール44は、前記特徴値をフィルタリングして、手振りに関する特徴値を獲得し、且つ隠れマルコフモデルのような音声認識モデルによって前記手振りに関する特徴値に対応する確率マトリックスを獲得する。ステップS206において、前記識別モジュール51は、前記手振りライブラリ52から前記分類モジュール44の中の確率マトリックスにマッチングする基準確率マトリックスを探索し、マッチングする基準確率マトリックスを探すと、前記反射超音波信号が探した前記基準確率マトリックスに対応する手振りの信号であると判断する。以上、本発明を実施例に基づいて具体的に説明したが、本発明は、上述の実施例に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において、種々の変更が可能であることは勿論であって、本発明の技術的範囲は、以下の特許請求の範囲から決まる。"