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基于可穿戴设备的手势识别

时间：2025-04-01 10:53:12 来源：互联网作者：

百度学术针对15种自定义的控制手势,融合加权KNN与GMMHMM-SVM算法的识别准确率为97.33%,基于CNN算法的识别准确率为92.13%。本文对两种算法进行比较,选择准确率较高的算法移植到可更多内容请查看https://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=fdd74e369efc94bcb19c98ddff2b9117

万方数据知识服务平台https://d.wanfangdata.com.cn › thesis基于可穿戴设备的多传感器手势设计与识别方法研究-学位-万方因此本文在使用手势控制无人机操作的场景下，设计了以用户体验为中心的手势集，使用肌电传感器、弯曲传感器、惯性传感器和嵌入式电路板构建了一套可穿戴手势识别设备，并基于该可穿更多内容请查看https://d.wanfangdata.com.cn/thesis/ChhUaGVzaXNOZXdTMjAyNDA5MjAxNTE3MjUSCUQwMTkwNjQ4OBoIc3FibGx5Z3U%3D

基于共形器件实现手指动作识别 | 可穿戴设备顶刊解 2023年11月20日 · 可穿戴手势识别器件要做手势识别（Hand Gestures Recognization），最常见的方法有三种： 1. 通过应变传感器检测手指的弯曲行为和幅度，识别手指动作。这种方案是最常用，也是最简单的，只需要应变传感更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/667871521

百度学术手势识别是人工智能一个重要的领域.在虚拟现实,聋哑人交流,机器人控制等方面均有广泛的应用前景.手势识别领域的两大研究重点为孤立词手势识别和连续词手势切分的问题.手势识别根据使更多内容请查看https://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=1f5g0ct0v7790vd0xx240jk0fk243853

https://blog.csdn.net › article › details › 手势识别技术本文详细介绍了手势识别技术，包括基于可穿戴设备、触摸技术和计算机视觉的识别方法。在可穿戴设备中，通过数据手套和其他传感器获取手势数据，利用神经网络更多内容请查看https://blog.csdn.net/weixin_42595525/article/details/89400859

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豆丁网基于可穿戴设备惯性感应器的手势识别研究与应用手势识别是人机交互中的一种重要的交互手段,通过手势识别可以代替原始的用户界面以及图形用户界面执行更快更便捷的操作。目前手势识别的数据收集形式主要用两种,一 aiaiv.cn更多内容请查看https://www.docin.com/p-2279637269.html

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利用可穿戴设备实现低成本的手语手势识别,IEEE 2019年12月27日 · 我们进一步探讨了在可穿戴设备中同时使用 PPG 和运动传感器的可行性，以提高身体运动受限时手语手势识别的准确性。我们开发了一个梯度提升树（GBT）模型和基于更多内容请查看https://www.x-mol.com/paper/1368135428458831872/t?adv

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