【摘 要】
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目的探索基于角速度、加速度、表面肌电信息融合的算法,使在嵌入式设备上实现实时手势识别成为可能。方法以表面肌电样本熵检测动作起止点,配合多级决策树融合轨迹和肌电信息
【机 构】
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中国科学技术大学电子科学与技术系;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61271138)
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目的探索基于角速度、加速度、表面肌电信息融合的算法,使在嵌入式设备上实现实时手势识别成为可能。方法以表面肌电样本熵检测动作起止点,配合多级决策树融合轨迹和肌电信息实现手语手势的识别;采用分帧隐马尔可夫(framing Hidden Markov Model,fHMM)优化策略降低识别延时;在运行速度为300 MHz的嵌入式软件上进行算法测试。结果融合三类信息后,30个中国手语词获得97.5%±1.6%的识别率,角速度的加入使得识别率平均提高4%;同时,使用基于f HMM的分类优化策略将平均识别延时降低至(175±38)ms,减小约670 ms。结论本文为实时手语手势识别设备的研制提供了一种可行的方案。
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