【摘 要】
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针对基于加速度规律的手势识别方法未充分利用陀螺仪的数据进行手势分类和识别的问题,提出了一种基于MPU6050惯性传感器的特征提取手势识别方法,通过提取加速度和姿态角信号
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71361014);江西省科技计划资助项目(2015BBE50038);江西省研究生创新专项资金资助项目(YC2017-S292)
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针对基于加速度规律的手势识别方法未充分利用陀螺仪的数据进行手势分类和识别的问题,提出了一种基于MPU6050惯性传感器的特征提取手势识别方法,通过提取加速度和姿态角信号在手势上的特征量,利用决策树对手势进行预分类,结合加速度和姿态角的变化规律完成了手势的具体识别。依据预定义手势选择10位试验对象进行测试,获得了96.4%的平均识别率,识别时间小于0.005 s。方法对基于自带数字运动处理器的惯性传感器的手势识别具有一定的参考价值。
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