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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>基于自適應多分類器融合的手勢識別方法

      基于自適應多分類器融合的手勢識別方法

      2021-05-18 | pdf | 3.55 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　為了提高基于可穿戴設備手勢識別的性能，針對單分類器在手勢識別時會出現(xiàn)偏向性的問題，提出了基于自適應多分類器融合的手勢識別方法（Self- adaptive Multi-classifiers Fusion， SAMCF）。首先，針對統(tǒng)計特征無法表征復雜手勢之間類內(nèi)變異性和相似性的問題， SAMCE使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（ Convolutional Neural Network，CNN）自動提取具有強表征能力的深度特;然后，采用多個基本分類器對提取的特征向量進行識別，并通過自適應融合算法決策出最優(yōu)識別結果，解決了單分類器的偏向性問題;最后，基于數(shù)據(jù)手套采集的數(shù)據(jù)集，驗證了模型的魯棒性和泛化能力。實驗結果表明，SAMC`F能夠有效地提取手勢的深度特征，解決單分類器的偏向性問題，提高了手勢識別的效率，増強了手勢識別的性能，對字符級手勢（美國手語和阿拉伯數(shù)字）識別的準確率達到98.23%，較其他算法平均提高了5%;對單詞級手勢（中囯手語）識別的準確率達到9η.81%，較其他算法平均提高了4%。

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