空中手写识别是一种新型的手写识别。相比于平面手写,它突破了单一平面的束缚,使得书写更加自由。另一方面,日益普及的搭载了惯性传感器的智能设备为空中手写识别研究及应用提供了场所。这使得空中手写识别成为了手写识别领域的研究热点。由于加速度传感器的读数是相对于惯性坐标系,空中手写通常伴随着设备旋转导致惯性坐标系发生转动。因此,每个加速度都对应于不同的坐标系。如果单纯用加速度作为空中手写识别的原始数据,会造成加速度数据杂糅,空中手写运动趋势不明显进而影响空中手写识别率。为了获得更高的识别率,必须要对原始的加速度进行姿态更新。本研究从惯性传感器中采集加速度、角速度和磁通量作为空中手写的原始数据,提出基于等效旋转矢量三子样算法的姿态更新算法并应用于空中手写识别中。实验以支持向量机(SVM)为模式识别算法,比较不同姿态更新算法对空中手写识别率的影响。实验结果表明,本文提出的姿态更新算法有助于提高空中手写识别的识别率。