【摘 要】
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针对现有的人机交互领域中静态手势识别方法硬件成本高，操作复杂等缺点，提出了一种适合智能手机实现的静态手势识别方法。该方法由手机内置的加速度传感器记录由用户按特定的静态姿势持手机而产生的上肢肌肉震颤，通过提取震颤信号的高阶统计量作为识别特征，采用“一对一”多类分类支持向量机识别不同静态手势。实验结果表明该方法对不同实验者6 种静态手势的平均识别准确率在93％以上，验证了本方法的有效性。
【机 构】
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江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122
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针对现有的人机交互领域中静态手势识别方法硬件成本高，操作复杂等缺点，提出了一种适合智能手机实现的静态手势识别方法。该方法由手机内置的加速度传感器记录由用户按特定的静态姿势持手机而产生的上肢肌肉震颤，通过提取震颤信号的高阶统计量作为识别特征，采用“一对一”多类分类支持向量机识别不同静态手势。实验结果表明该方法对不同实验者6 种静态手势的平均识别准确率在93％以上，验证了本方法的有效性。
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