作者：李秀艳,刘宗毓,王琦,汪剑鸣,王化祥 单位：中国仪器仪表学会 出版：《仪器仪表学报》2019年第10期 页数：8页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFYQXB2019100220 DOC编号：DOCYQXB2019100229 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 随着计算机的广泛应用和可穿戴电子设备的发展，将人机交互和可穿戴设备相结合逐渐成为研究热点，其中手势识别技术在人机交互领域扮演着重要的角色。主要提出基于电学测量的智能手势识别方法，利用传感器设备采集手腕边界电压数据，同时利用深度神经网络将采集到的电压数据进行分类，最终实现手势识别的目的。实验验证了通过电学测量数据对手势分类的可行性，将深度神经网络加入到手势识别系统中后，手势正确识别率达到90%以上，从而证明了系统具有较好的便携性、稳定性和实时性，为智能手势识别系统的设计提供了新思路。

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