【摘 要】
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设计了一种手势识别系统。测试时,手放在覆铜探头正上方亚克力板上,手和覆铜探头形成间距不变的电容,不同手势对应的电容正对面积不同。由于工频和随机热噪声的存在,采用卡尔
【机 构】
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南京信息工程大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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2018年江苏省研究生实践创新计划项目(SJCX18-0323);教育部产学合作协同育人项目(201702109020,201702018120)资助
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设计了一种手势识别系统。测试时,手放在覆铜探头正上方亚克力板上,手和覆铜探头形成间距不变的电容,不同手势对应的电容正对面积不同。由于工频和随机热噪声的存在,采用卡尔曼滤波算法对传感器读取的值进行滤波,在归一化后的有限手势特征样本的支撑下,在单片机上完成BP神经网络训练。实验测试表明:在指定极板间距下,系统对任意测试者的猜拳和划拳手势识别正确率在95%以上,识别响应时间小于1 s,新测试者的手势特征训练时间小于1 min。
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