【摘 要】
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随着人机交互多元化的发展,基于数据手套的手势识别技术越发受到关注,该方法具有受环境干扰小,识别率高,实时性强等优势。本文深入研究了基于数据手套的手势识别的关键技术,依据软件工程的思想,设计各个模块,实现了数据手套的实时手势识别显示。本文主要完成的工作和成果如下:(1)实现了基于RS-232串口和Wi Fi的无线数据手套通信。即基于RS-232串口协议和Wi Fi无线协议,通过系统编程,实现计算机R
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随着人机交互多元化的发展,基于数据手套的手势识别技术越发受到关注,该方法具有受环境干扰小,识别率高,实时性强等优势。本文深入研究了基于数据手套的手势识别的关键技术,依据软件工程的思想,设计各个模块,实现了数据手套的实时手势识别显示。本文主要完成的工作和成果如下:(1)实现了基于RS-232串口和Wi Fi的无线数据手套通信。即基于RS-232串口协议和Wi Fi无线协议,通过系统编程,实现计算机RS-232接口对数据手套上单片机发来的WIFI无线信息的接收。(2)采集了大量实验数据,完成了数据手套传感器数据的标定及相应角度值的转换。(3)通过对实验数据的归一化及滤波预处理,确定了最为有效的手势特征提取部分及阈值的选取。(4)实现了不同算法对数据手套的手势识别,并比较了它们的效果。首先利用matlab的径向基函数数值计算软件包,通过对径向基神经网络的中心值和方差的调整,实现了基于径向基神经网络算法的手势识别。然后通过自己编写的C++程序,实现了基于BP(Back Popagation)r算法的手势识别。最后通过比较传统方法(不使用算法)、基于径向基神经网络算法和基于BP算法的手势识别结果,最终选取最有效的BP算法实现数据手套手势的实时识别。
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