| 基于改进KNN算法的动态手势识别研究 |
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| 引用本文： | 陈嘉伟,韩晶,郝瑞玲,胡迪. 基于改进KNN算法的动态手势识别研究[J]. 中北大学学报(自然科学版), 2020, 41(3): 232-237. DOI: 10.3969/j.issn.1673-3193.2020.03.008 |
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| 作者姓名： | 陈嘉伟 韩晶 郝瑞玲 胡迪 |
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| 作者单位： | 中北大学 机电工程学院,山西 太原 030051,中北大学 机电工程学院,山西 太原 030051,中北大学 机电工程学院,山西 太原 030051,中国人民解放军 32382 部队,北京 100072 |
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| 基金项目： | 中北大学研究生科技立项基金资助项目;山西省应用基础研究计划;山西省重点研发计划;山西省研究生教育创新项目基金资助项目;山西省重点研发计划项目资助项目 |
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| 摘 要： | 手势识别是人机交互的一种方式,用于手势识别的传统K最邻近算法由于训练组数据量大影响了其识别效率,为此提出了一种新的手势特征提取方法,设计了一款基于改进K最邻近算法的手势识别俄罗斯方块游戏.该方法根据手势信号的特征量,只需记录特征量的符号作为训练组以及测试组来储存.实验表明,改进K最邻近算法在体感游戏中对手势识别的平均成功率较阈值判别法的手势识别成功率提高了10%左右.
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| 关 键 词： | 人机交互 手势识别 K最邻近算法 特征提取 阈值判别法 |
Research on Gesture Recognition Based on Improved KNN Algorithm |
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| CHEN Jia-wei,HAN Jing,HAO Rui-ling,HU Di. Research on Gesture Recognition Based on Improved KNN Algorithm[J]. Journal of North University of China, 2020, 41(3): 232-237. DOI: 10.3969/j.issn.1673-3193.2020.03.008 |
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| Authors: | CHEN Jia-wei HAN Jing HAO Rui-ling HU Di |
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