【摘 要】
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无接触手势识别技术作为一种自然的人机交互方式,可以应用于手机、平板和可穿戴设备。为了高效实现超声手势识别嵌入式系统中采用的“一对其余”多分类随机森林算法,提出一种其推理过程的嵌入式软件实现方案。设计更精简的模型节点数据结构,以降低手势模型占用的存储空间。为节省系统能耗并缩短运行时间,利用分支定界的方法及时排除不可能产生正确解的手势类型,在保证识别率的条件下避免不必要的FLASH读取和决策树判定过程。实验结果表明,与传统的随机森林算法相比,该方案在FPGA上运行的实测时间缩短约60%,一次推理的平均判定
【基金项目】
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国家自然科学基金(61604014),广东省重点领域研发计划专项(2019B010117002)。
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无接触手势识别技术作为一种自然的人机交互方式,可以应用于手机、平板和可穿戴设备。为了高效实现超声手势识别嵌入式系统中采用的“一对其余”多分类随机森林算法,提出一种其推理过程的嵌入式软件实现方案。设计更精简的模型节点数据结构,以降低手势模型占用的存储空间。为节省系统能耗并缩短运行时间,利用分支定界的方法及时排除不可能产生正确解的手势类型,在保证识别率的条件下避免不必要的FLASH读取和决策树判定过程。实验结果表明,与传统的随机森林算法相比,该方案在FPGA上运行的实测时间缩短约60%,一次推理的平均判定
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