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时间:2018-12-08
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1、为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用,我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后,中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训,熟悉系统的使用和维护。基于机器学习的手势识别系统及其在移动终端上的应用 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。 关键词:手势识别;
2、机器学习;支持向量机;移动终端 DOIDOI:/ 中图分类号:TP319 文献标识码:A文章编号文章编号:1672--0153-03 0引言 移动终端技术已经得到广泛使用,人们用其进行娱乐、浏览新闻、办公等活�樱�但是在使用过程中仍然存在着一些不便,比如,对移动终端的使用大部分仍然依靠手指滑动调出菜单的方式进行操作。但是,目前部分手机尺寸较大,在单手操作时,手指滑动调出菜单较为不便,而通过手的晃动可以非常方便地实现某种操作。例如,当手机有电话来时,可通过不同方向的晃动实现电话的接听或者不接听。例如,往左晃动,
3、拒接电话,往右晃动,接听电话。为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用,我们不仅把资源运用于课堂教学,还利用系统的特色栏目开展课外活动,对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用,我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后,中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训,熟悉系统的使用和维护。 目前,大部分移动终端都配置了各种传感器,例如加速度传感器。可充分利用加速度传感器的数据判断手势的移动方向从而为手机的操作提供帮
4、助,可极大方便人们的操作。 本文首先针对常见的几种手势操作进行分析,在此基础上,采用机器学习方法SVM对三维加速度传感器数据进行分类识别,并将识别结果应用于移动终端上。 1相关技术 文献[1]针对手势的各种运动姿态进行了识别,包括左右移动、上下移动、写阿拉伯数字的各种手势,并采用HMM模型进行了分类识别,具有一定的成功率。但是该方法是在嵌入式系统上实现的,无法直接应用于移动终端之上。文献[2]主要识别了8种手势,分别是左右移动、上下移动以及画圆和画正方形的手势并采用DTW算法对其进行识别。文献[3]针对与设备的交
5、互过程,主要识别8种手势,包括缩放、推拉、双击等动作,借助于RFID技术捕捉信号并根据这些信号的值建立一些简单的规则识别手势。文献[4]采用3D形状上下文对手势进行识别,该方法可减少背景和颜色对手势识别的影响。文献[5]对5种手势进行了识别并将手势识别结果应用于计算机游戏交互中。文献[6]采用机器学习算法SVM对加速度传感器信号进行分类以实现手势识别,该方法主要基于图像处理机制实现分类。 2基于SVM的手势识别框架 SVM技术为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用,我们不仅把资源运用于课堂教学,还利
6、用系统的特色栏目开展课外活动,对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用,我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后,中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训,熟悉系统的使用和维护。 SVM是一种基于统计理论的学习方法,采用结构风险最小化归纳原则。SVM的实现机制为:当实际问题是拥有正负类别信息的训练样本集时,算法通过寻找不同类别样本之间的最大间隔训练出分类器,从而使不同类别的样本能够被分类器分开。 SVM的训练过程就是对最
7、佳分离超平面的求解过程,其训练仅仅与样本中对分类面起支持作用的部分样本集有关,因此模型训练的复杂度与其它非支持样本及样本维数无关,从而可以有效避免维数灾难。基于SVM的上述特性,使得它在处理小样本、非线性及高维数据时要优于其它模式识别方法。 手势识别 本文主要针对现实生活中最常用的几种手势进行识别,主要包括左右移动、上下翻动等几种情况,如图1所示。 图1中的表示手机的左右甩动或者翻动,表示手机的上下移动,而和表示手机以手腕为轴点的左右甩动,表示手机的上翻动作,而表示手机的下翻动作。 基于SVM的手势识别框架为了
8、充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用,我们不仅把资源运用于课堂教学,还利用系统的特色栏目开展课外活动,对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用,我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后,中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行
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