基于电学测量的智能手势识别方法研究
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TP391.4TH701

基金项目:

国家自然科学基金(61872269,61601324,61903273)、天津市自然科学基金(18JCYBJC85300)、天津市企业科级特派员项目(18JCTPJC61600)、天津科技计划项目(19PTZWHZ00020)资助


Research on the intelligent gesture recognition method based on electrical measurement
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    摘要:

    随着计算机的广泛应用和可穿戴电子设备的发展,将人机交互和可穿戴设备相结合逐渐成为研究热点,其中手势识别技术在人机交互领域扮演着重要的角色。主要提出基于电学测量的智能手势识别方法,利用传感器设备采集手腕边界电压数据,同时利用深度神经网络将采集到的电压数据进行分类,最终实现手势识别的目的。实验验证了通过电学测量数据对手势分类的可行性,将深度神经网络加入到手势识别系统中后,手势正确识别率达到90%以上,从而证明了系统具有较好的便携性、稳定性和实时性,为智能手势识别系统的设计提供了新思路。

    Abstract:

    With the wide application of computers and the development of wearable electronic devices, the combination of humancomputer interaction and wearable devices has become a research hotspot. Gesture recognition technology plays an important role in the field of humancomputer interaction. An intelligent gesture recognition method is proposes based on electrical measurement. The sensor device is used to collect the wrist boundary voltage data. At the same time, the deep voltage neural network is used to classify the collected voltage data, and finally the purpose of gesture recognition is realized. The experiment verifies the feasibility of classifying gestures by electrical measurement data. After adding deep neural network to the gesture recognition system, the correct recognition rate of gestures is over 90%, which proves that the system has better portability, stability and realtime. Sexuality provides new ideas for the design of intelligent gesture recognition systems.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李秀艳,刘宗毓,王琦,汪剑鸣,王化祥.基于电学测量的智能手势识别方法研究[J].仪器仪表学报,2019,40(10):192-199

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  • 在线发布日期: 2022-03-09
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