作者：谢仁强,曹俊诚 单位：中国微米纳米技术学会;东南大学 出版：《传感技术学报》2016年第05期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGJS2016050060 DOC编号：DOCCGJS2016050069 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为了提高基于加速度传感器的动态手势识别算法的性能，并且增强系统的可扩展性，提出了一种有效结合机器学习模型与模板匹配的方法。将手势分为基本手势和复杂手势两大类，其中复杂手势可分割为基本手势组成的序列；根据手势运动的特点提取有效的特征量，并利用基本手势样本训练随机森林模型，然后用其对基本手势序列进行分类预测；将预测结果进行约翰逊编码，再与标准模板序列进行相似度匹配。实验结果表明，该方法获得了99.75%的基本手势识别率以及100%的复杂手势识别率。算法既保证了手势识别的精度，也提高了系统的可扩展性。

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