【摘 要】
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针对复杂动态手势识别问题,提出一种融合表面肌电和加速度传感信息的识别方法。对四路表面肌电与三轴加速度信号进行数据采集,通过预处理提取有效活动段,将一个完整动态手势
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61671197)
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针对复杂动态手势识别问题,提出一种融合表面肌电和加速度传感信息的识别方法。对四路表面肌电与三轴加速度信号进行数据采集,通过预处理提取有效活动段,将一个完整动态手势分割为三个区段:起始段、主特征段和收尾段,提取加速度信号的宏观全局特征,并与主特征段表面肌电信号的复杂度微观细节特征组成特征向量,输入支持向量机完成分类。实验结果显示,该方法对4名受试者执行的6种中国手语手势的最高识别率为91.2%,证明该方法对复杂动态手势具有较好的可识别性。
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