超声手势识别的分类特征优化

摘要：

针对现有基于超声波的手势识别方案微手势的识别率偏低的问题,在现有特征集合的基础上,添加多普勒轮廓和距离轮廓的相关特征;为减少特征提取的计算量,提高系统的响应速度,提出一套尽量采用数据依赖关系存在关联的特征构成特征集合的筛选标准.对8种手势进行识别实验,测试结果表明,采用优化后的特征集合,相同的特征维数,整体的识别率提高了1.3％,其中微手势的识别率提高了3.4％,特征提取的运行时间缩短了44.1％.

关键词：手势识别、多普勒轮廓、距离轮廓、特征筛选、随机森林

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：深圳市科技计划基础研究项目JCYJ20180306170414910

在线出版日期：2021-07-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1721-1726