《基于深度卷积长短时记忆网络的加速度手势识别》PDF+DOC
作者:杨艳芳,刘蓉,刘明,鲁甜
单位:北京无线电技术研究所
出版:《电子测量技术》2019年第21期
页数:5页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFDZCL2019210210
DOC编号:DOCDZCL2019210219
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
《可穿戴手势识别控制器》PDF+DOC 徐军,刘春花,孟月霞,马静
《一种手势控制小车运动系统的设计与实现》PDF+DOC2017年第02期 刘梁,滕鹏,周诗华,展文豪
《运动五感:利用MEMS惯性感测技术实现应用变革》PDF+DOC2017年第07期
《基于加速度的BP神经网络手势识别设计》PDF+DOC2016年第21期 贾维闯,宫进,吴雄华
《一种基于加速度特征提取的手势识别方法》PDF+DOC2012年第08期 陈意,杨平,陈旭光
《基于惯性传感器的手机手势识别》PDF+DOC 刘煜,杨平,段丙涛
《基于加速度识别的姿态交互研究》PDF+DOC2009年第02期 孔俊其,王辉,张广泉
《基于双路加速度计的空间手写输入识别模型》PDF+DOC2015年第05期 王祥雒,杨春蕾,郑瑞娟
《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
手势加速度识别是基于惯性传感器手势交互的重要研究内容。针对已有的手势识别方法严重依赖于人工选取特征或不能有效融合手势动作的时空特征等局限性较大的问题,提出了基于卷积神经网络和长短时记忆网络结合的加速度手势识别算法。该算法通过构造三层卷积神经网络提取手势加速度数据的空间特征,并经过Droupout正则化操作,避免了特征过拟合的问题,再通过构造两层长短时记忆网络学习手势加速度数据的时序特征,融合手势动作的时空特征进行手势识别分类。实验表明,该方法能够有效识别加速度手势动作。
提示:百度云已更名为百度网盘(百度盘),天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。