摘要：为了提高基于加速度传感器的动态手势识别算法的性能,并且增强系统的可扩展性,提出了一种有效结合机器学习模型与模板匹配的方法。将手势分为基本手势和复杂手势两大类,其中复杂手势可分割为基本手势组成的序列;根据手势运动的特点提取有效的特征量,并利用基本手势样本训练随机森林模型,然后用其对基本手势序列进行分类预测;将预测结果进行约翰逊编码,再与标准模板序列进行相似度匹配。实验结果表明,该方法获得了99.75%的基本手势识别率以及100%的复杂手势识别率。算法既保证了手势识别的精度,也提高了系统的可扩展性。http://www.cqvip.com//QK/97263X/201605/669342662.html

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