人机交互手势的超声波检测及其HMM融合SVM识别算法

刘电霆; 张晨光; 黄康政; 吴丹玲

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人机交互手势的超声波检测及其HMM融合SVM识别算法

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随着智能装备的性能提升和普及应用,经常采用手势进行人机交互.为了更有效地解决复杂手势识别精度不理想的问题,提高对复杂手势的识别准确率,提出利用超声波多普勒频移的SVM-HMM手势识别算法对提取到的手势特征序列进行识别分类.该算法采用支持向量机SVM改进隐马尔可夫模型HMM中的状态转移概率矩阵,并经由Sigmoid函数处理状态序列中各个隐状态的输出概率,对HMM的分类性能进行优化.利用设置的三种不同分类器的对比实验结果表明,该改进算法具有较好的提升效果,尤其对于复杂手势的识别效果提升更为明显.通过实验结果表明,SVM-HMM的算法能够准确进行手势识别,总体手势的识别率为94.625％,相比未改进的HMM平均识别率提高了10.75％,对比其他改进HMM算法对复杂手势的识别准确率提升4％左右.

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来源
《现代电子技术》 |2021年第23期|92-100|共9页
作者
刘电霆; 张晨光; 黄康政; 吴丹玲;
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作者单位

桂林理工大学信息科学与工程学院广西桂林 541004;

桂林理工大学机械与控制工程学院广西桂林 541004;

桂林理工大学机械与控制工程学院广西桂林 541004;

桂林理工大学机械与控制工程学院广西桂林 541004;

桂林理工大学机械与控制工程学院广西桂林 541004;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TN911.73-34;
关键词
超声波检测; 手势识别; 人机交互; 手势特征提取; 识别分类; 性能优化;

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