《基于Zigbee和加速度传感器的民族手势识别系统》PDF+DOC

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2. 《基于加速度的BP神经网络手势识别设计》PDF+DOC 随着MEMS技术的发展，基于加速度传感器的手势识别成为了研究主流。本文采用BP神经网络模型作为基于加速度的手势识别方法，同时对提出的手势识别方法进行实验验证，并分析结果，得出此方法对0-9十个阿拉伯数字的识别能力较高，证明了BP神经网络非常适合在可穿戴设备中的应用。...
3. 《实时手势加速度动作分割与识别研究》PDF+DOC 实时手势动作分割与识别是基于惯性传感器手势交互的重要研究内容.采用佩戴在手腕的单个加速度传感器获取手势加速度信号，提出一种实时手势加速度动作分割和识别方案.首先采用基于阈值的动作分割算法实时切分连续手势，通过聚类算法提取手势动作的关键特征，然后构造离散隐马尔可夫模型实现手势识别.实验结果表明，本文采......
4. 《基于HMM的手势识别研究》PDF+DOC 利用可穿戴式加速度传感器采集手势动作信息，研究了基于隐马尔可夫模型的手势识别技术.首先采集手势加速度数据，采用改进的SWAB算法进行自动端点检测，通过提取相应的手势特征，利用HMM对手势指令建模，并采用K-means算法矢量量化手势特征序列，以提高手势识别性能.实验表明，本文采用的方法能够有效识别手......
5. 《基于三轴加速度传感器的手势识别》PDF+DOC 针对手势交互中手势信号的相似性和不稳定性，设计实现一种基于三轴加速度传感器的手势识别方案。采用MMA7260加速度传感器采集主手腕的手势动作信号，根据手势加速度信号的特点，进行手势动作数据窗口的自动检测、信号去噪和重采样等预处理，通过提取手势动作的关键特征，构造离散隐马尔可夫模型，实现手势动作识别。......
6. 《基于加速度传感器的连续动态手势识别》PDF+DOC 针对个体手势动作信号的差异性和不稳定性，提出了一种基于加速度传感器的连续动态手势识别方法。通过MEMS加速度传感器采集手势动作信号，并结合手势信号的动作特征，对单个手势的有效数据进行自动定位截取，经预处理和特征提取后，构建隐马尔可夫模型(HMM)以实现对特定手势的实时识别。通过设计实现了一种可穿戴手......
7. 《基于人工神经网络的人体识别算法研究》PDF+DOC 针对当前人体活动状态识别方法中存在识别算法复杂、可实施性差、实时性差等问题，提出了一种改进的基于人工神经网络的人体识别算法.通过加速度传感器采集人体腰部的加速度数据，运用滑动时间窗方法进行时域特征的提取，采用基于人工神经网络的分类方法对特征进行处理，识别出人体的各种行为，该方法的软硬件复杂度低，易于......
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9. 《基于加速度信号几何特征的动作识别》PDF+DOC 根据人行为动作的特点，提出了一种基于加速度信号几何特征的层次识别算法以识别多种人的行为，例如：步行、下楼、上楼、跑步等.所分析的数据由绑在人体胯部的加速度传感器在实际环境中采集.该算法利用加速度信号的几何特征(周期，波峰值，波谷值)和信号的物理意义(如各方向的能量分布)，所选取的特征对个人依赖较小.......
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