作者:陈意,杨平,陈旭光 单位:中国微米纳米技术学会;东南大学 出版:《传感技术学报》2012年第08期 页数:6页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFCGJS2012080120 DOC编号:DOCCGJS2012080129 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于加速度传感器的可扩展手势识别》PDF+DOC2016年第05期 谢仁强,曹俊诚 《基于加速度轨迹图像的手势特征提取与识别》PDF+DOC2017年第03期 刘蓉,刘家祺,刘红 《运动传感驱动的3D直观手势交互》PDF+DOC2010年第03期 梁秀波,张顺,李启雷,张翔,耿卫东 《一种基于MEMS惯性传感器的手势识别方法》PDF+DOC2013年第05期 肖茜,杨平,徐立波 《基于手机加速度传感器的手势识别系统研究》PDF+DOC2016年第08期 王鹏,丁任之,何天翔,雷汝霖 《基于加速度传感器的连续动态手势识别》PDF+DOC2016年第01期 陈鹏展,罗漫,李杰 《基于佩戴式输入设备的手语识别方法》PDF+DOC2016年第24期 贾维闯,吴雄华,贾博文 《可穿戴手势识别控制器》PDF+DOC 徐军,刘春花,孟月霞,马静 《基于运动传感器的手势识别》PDF+DOC2011年第12期 王万良,杨经纬,蒋一波 《基于ZigBee和加速度传感器的手势识别研究》PDF+DOC2013年第07期 董玉华,孙炎辉,徐国凯,宋鹏
  • 随着智能手机等移动电子设备的发展,基于MEMS加速度传感器的手势识别成为移动设备人机交互的研究热点。由于准确率及实时性的限制,目前的手势识别方法仍不足以推向实用。针对这一问题,提出了一种简单有效的手势识别方法:在手势定义阶段根据语义及操作的相似性将10个手势分为4个类别,通过提取反映各类手势运动学特征的加速度特征量,利用决策树分类器对手势进行预分类,然后根据各类手势的加速度变化规律识别具体的手势;同时通过严格的特征量阈值,有效地去除了无意识的误动作。该方法在15位实验者中获得了95.2%的平均准确率,识别时间小于0.01 s,对基于MEMS加速度传感器的手势识别研究具有一定参考价值。

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