一种单手动态手指语的识别方法

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摘要：本文利用数据手套CAS-Glove作为输入设备,在将各手指关节的运动状态进行模糊划分的基础上,提出了一种基于多特征匹配和D-S证据理论的单手动态手指语识别方法.该方法以初始状态向量、状态概率分布和周期特征向量作为词汇的特征描述,通过特征匹配确定候选词的基本概率赋值,根据D-S证据理论将这些信息进行融合,确定出最终的识别结果.实验结果表明该方法具有比较好的识别率和实时性,证实了该方法的有效性.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/93243X/200301/7628668.html

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关键词：识别方法 cqvip 特征向量 交流学习 HTTP 单手动态手指语识别 D-S 证据理论 多特征匹配 计算机