10.3969/j.issn.1000-3428.2011.22.055
基于数据手套的汉语手指字母流识别系统
针对目前研究中对数据手套硬件要求较高的现状,研究汉语手指字母流的识别分类问题,提出一种低要求、高识别精度的数据手套方法.该方法使用BP神经网络结合马尔科夫模型,按照汉语拼音规则进行输入拼音序列概率的估计,输出汉语拼音.仿真实验结果表明,采用该方法能获得91%以上的单个手指字母识别率,并能有效输出汉语拼音.
BP神经网络、马尔科夫模型、数据手套、手指字母流分类、在线识别
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TP183(自动化基础理论)
2012-03-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
168-170,173