基于连续数据流的动态手势识别算法

摘要：

为识别用户做出的动态手势序列，基于数据手套采集的连续数据流，运用奇异值分解消除数据噪点，提取手势的特征信息，并利用关节弯曲的生理学特性与用户解耦合，将各种动作片段抽象成用户无关的手势模板，从而唯一定义手势特征并屏蔽不同用户的手势差异，再基于Hill Climbing思想把连续数据流分割成有序的动作序列，并按时序对所有片段在预先构造的层次树上实时搜索，根据欧式距离度量序列与手势模板的相似性，该算法对手势序列的分割准确，对多用户具有良好的适应性，其有效性在使用5DT数据手套搭建的两组动态手势识别的实验中得以验证。

关键词：连续数据流、奇异值分解、动态手势识别

所属期刊栏目：38

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高科技研究发展计划重点资助项目2009AA012103

在线出版日期：2012-06-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：273-279