【摘 要】
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本文利用数据手套CAS—Glove作为输入设备,在将各手指关节的运动状态进行模糊划分的基础上,提出了一种基于多特征匹配和D—S证据理论的单手动态手指语识别方法.该方法以初始
【基金项目】
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国家自然科学基金(69973049)
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本文利用数据手套CAS—Glove作为输入设备,在将各手指关节的运动状态进行模糊划分的基础上,提出了一种基于多特征匹配和D—S证据理论的单手动态手指语识别方法.该方法以初始状态向量、状态概率分布和周期特征向量作为词汇的特征描述,通过特征匹配确定候选词的基本概率赋值,根据D—S证据理论将这些信息进行融合,确定出最终的识别结果.实验结果表明该方法具有比较好的识别率和实时性,证实了该方法的有效性.
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