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《燕山大学》 2012年
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基于AMI602动作传感器的手势识别研究

陈志保  
【摘要】:手势是人类肢体表达和交流的一种语言方式,它不受到语言、文化和地域差异的影响,由此产生的计算机支持下的手势识别技术研究越来越受到人们的关注。手势识别是在计算机平台下采用模式识别技术实现对手势的确认和模仿,它是人与计算机交流的一种全新的模式,与键盘输入不同的是它具有更强的直接性和可视性。本文在深入分析国内外研究现状的基础上,对手势识别进行了全新的设计。 本文首先通过AMI602传感器获取手势的动态数据,通过对零点误差、正交误差等对采集到的数据进行校正,以去除由于工艺因素、环境因素等造成的影响,再通过野点剔除、中值滤波、平滑滤波对采集到的数据进行规整,使得到的数据更加的准确、稳定。 其次通过对传统手势识别方法的研究,同时考虑到AMI602动作传感器的特性,提出了基于AMI602动作传感器的手势识别法,即通过传感器采集到的加速度信号和地磁信号求得载体的姿态角,包括俯仰角、翻滚角和偏航角。再结合动态时间规整手势识别的方法,设计出了在三维空间中的动态手势识别方法。 最后对手势识别结果进行了深入的分析,通过与传统手势识别相结合的方式对本文手势识别的方法进行比对,并对本文手势识别算法进行了验证,证明本文手势识别算法的可行性和有效性。 本文算法以Matlab2007a环境为软件平台,通过对数据的处理和仿真验证了算法的可行性,最终得到识别结果,识别率基本可以达到93.46%。
【学位授予单位】:燕山大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TP391.41;TP212

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
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【相似文献】
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1 陈志保;基于AMI602动作传感器的手势识别研究[D];燕山大学;2012年
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3 王兴华;智能教室手势识别算法研究及交互原型系统设计[D];西安电子科技大学;2009年
4 邬大鹏;基于视觉的手势识别及人机交互研究[D];南京航空航天大学;2010年
5 姜丽;复杂背景下基于表观模型的手势识别研究[D];东北大学;2009年
6 陈帮民;手势追踪研究与手势识别应用平台实现[D];中山大学;2011年
7 杨明华;手势识别技术的应用研究[D];东华大学;2012年
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