基于机器学习的手势识别系统及其在移动终端上的应用

• 作者: 周梅 李养群
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 手势识别 机器学习 支持向量机(SVM) 移动终端
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 153-155
• 页数: 3页
• 分类号: TP319
• 字数: 2770字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.171234

摘要

手势识别技术可有效提高移动终端操作效率.通过移动终端加速度传感器捕获手势执行过程中的三维加速度信号,经过预处理、特征提取之后,采用机器学习方法SVM,建立相应的SVM分类模型,并利用该识别模型实现手势动作.实验结果表明,该方法具有较高的识别率并在移动终端上得到应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周梅	南京邮电大学物联网学院	13	18	3.0	3.0
2	李养群	南京邮电大学物联网学院	9	13	3.0	3.0