【摘 要】
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针对5DT数据手套手势识别这一问题,提出BP神经网络和PSO算法相结合的识别方法.首先利用特征提取和归一化方法建立通用手势模板,并基于此模板采用BP神经网络进行训练学习,同时
【机 构】
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哈尔滨理工大学机电控制及自动化技术研究所,哈尔滨工业大学通信技术研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(51105117);黑龙江省高校青年学术骨干支持计划项目(1254G023);黑龙江省博士后科研启动基金;哈尔滨理工大学青年拔尖人才资助计划(2013)
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针对5DT数据手套手势识别这一问题,提出BP神经网络和PSO算法相结合的识别方法.首先利用特征提取和归一化方法建立通用手势模板,并基于此模板采用BP神经网络进行训练学习,同时通过PSO算法修正BP神经网络的权值和阈值,将训练完毕的神经网络用于实际操作过程中的手势识别.该方法既保留了BP算法结构简单、易于实现的优点,同时避免了不同操作者复杂的标定过程.仿真和实验结果表明,所提出的控制方法有效的缩短了学习时间,并且提高了识别过程的实时性和精确性.
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