论文摘要
随着虚拟现实技术的飞速发展,人们迫切需要一种自然友好的字符输入方式,于是越来越多的研究人员投入到动态手势的研发当中。本文基于隐马尔可夫模型（HMM）搭建了一套动态手势识别系统。这套系统通过Leap Motion采集动态手势数据,并能够识别36个字母和数字的手势（数字0-9和字母A-Z）。经过大量实验表明,该系统有着很强的鲁棒性,识别单独手势的识别率能够达到93.2%。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 丁泽宇,弓伟
关键词: 隐马尔科夫模型,动态手势识别
来源: 电脑与电信 2019年05期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 数学,计算机软件及计算机应用
单位: 长治学院计算机系,广州中医药大学
基金: 长治学院基于KINECT的人体姿态识别研究,项目编号:ZC2017004,广东省教育厅2017年重点平台及科研项目青年创新人才类项目,项目编号:2017KQNCX040
分类号: TP391.9;O211.62
DOI: 10.15966/j.cnki.dnydx.2019.05.009
页码: 33-36
总页数: 4
文件大小: 573K
下载量: 228
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