CAJ | 학술논문

随着人机交互手段的进步,手势识别得到了蓬勃的发展.基于微传感器的手势采集系统由于不受空间的约束逐渐得到重视,但该类型设备计算复杂度高、数据量大并且准确性不高.针对这一问题文中提出了一种基于多加速度传感器和ZigBee网络的手势采集系统.利用位于手指和手背上的六个加速度传感器,将不同方向轴上的信息传送给接收端.接收端通过滤波取整、起始点检测、抖动判定、模型训练与模型匹配对动作者手势信息进行判决.系统利用隐马尔可夫(HMM)模型识别算法,对0～9十个手势进行判断,在20位实验者中得到了98％以上的识别率,同时由于其使用了ZigBee网络,系统移植性也得到了进一步加强,对后续手势识别研究有一定的参考价值.
수착인궤교호수단적진보,수세식별득도료봉발적발전.기우미전감기적수세채집계통유우불수공간적약속축점득도중시,단해류형설비계산복잡도고、수거량대병차준학성불고.침대저일문제문중제출료일충기우다가속도전감기화ZigBee망락적수세채집계통.이용위우수지화수배상적륙개가속도전감기,장불동방향축상적신식전송급접수단.접수단통과려파취정、기시점검측、두동판정、모형훈련여모형필배대동작자수세신식진행판결.계통이용은마이가부(HMM)모형식별산법,대0～9십개수세진행판단,재20위실험자중득도료98％이상적식별솔,동시유우기사용료ZigBee망락,계통이식성야득도료진일보가강,대후속수세식별연구유일정적삼고개치.