作者：王文会,陈香,阳平,李云,杨基海 单位：中国生物医学工程学会 出版：《中国生物医学工程学报》2010年第05期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZSWY2010050050 DOC编号：DOCZSWY2010050059 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《一种基于融合多传感器信息的手语手势识别方法》PDF+DOC2012年第04期 阳平,陈香,李云,王文会,杨基海 《基于fHMM分类优化的多传感器手语手势识别方法》PDF+DOC2015年第03期 曹翔,陈香,苏瑞良 《基于多传感器融合的动态手势识别研究分析》PDF+DOC2017年第17期 马正华,李雷,乔玉涛,戎海龙,曹海婷 《智能手语翻译》PDF+DOC2017年第10期 宋纪元,冷峻,段向南,李浩亮 《HMM方法在手语识别中的应用》PDF+DOC1999年第03期 吴江琴,高文,宋益波 《手语姿态识别与智能手机》PDF+DOC2013年第10期 林宇翔 《基于MEMS加速度传感器的手语识别系统》PDF+DOC2009年第05期 闵昆龙,韩玉杰,江淼 《基于多传感技术相融合的手势交互系统研究》PDF+DOC2015年第02期 曾文献,赵杨 《高压输电线巡线机器人多传感器相互融合》PDF+DOC2017年第24期 任晓芳,刘青 《捷联惯导评估系统中多传感器信息融合的应用》PDF+DOC2010年第01期 王纪南,解春明,赵剡,鲁浩

    • 有效融合加速计、摄像头和表面肌电3种低成本传感器在手势动作信息捕获上的优势，是提高手语手势识别率和种类的重要研究内容。提出一种基于多传感器信息检测和融合的中国手语识别方法：先利用表面肌电的幅值信息，对3类传感器信号进行手势分割，并实现单双手词的划分；然后借助视觉信号，完成有遮挡和无遮挡双手词的划分；最后利用Sugeno模糊积分，实现不同特征匹配结果的决策融合。结果表明，对4位受试者、201个高频手语词开展手势识别实验，其识别率均在99%以上，证明该基于多传感器信息检测和融合的手势识别方法在中国手语识别上的有效性。

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