【摘 要】
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针对现有的超声波手势识别方法易受用户误操作手势的影响,难以对识别错误的手势进行实时修正等问题,提出一种融合情境感知信息的手势识别方法.首先通过对手势信号进行时频分
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所泛在计算系统研究中心,移动计算与新型终端北京市重点实验室,帕金森病研究北京市重点实验室,中国科学院大学
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFB1002801);国家自然科学基金(61502456,61572471);国家国际科技合作专项(2014DFG12750);北京市科学技术委员会资助项目(Z161100000216140,Z171100000117013)
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针对现有的超声波手势识别方法易受用户误操作手势的影响,难以对识别错误的手势进行实时修正等问题,提出一种融合情境感知信息的手势识别方法.首先通过对手势信号进行时频分析提取有效的手势特征,构建基于超限学习机算法的手势识别模型,并利用softmax函数将手势识别结果映射为手势的置信度;然后通过自定义的概率转化函数将情境信息转化为手势的情境置信度;最后融合手势的置信度和情境置信度,以利用情境感知结果过滤用户的误操作手势,修正识别错误的手势,输出符合用户意图的手势识别结果.将文中方法应用于超声波手势识别的实验结果表
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