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¥ 1.0
这项研究提出了用于家庭服务机器人中非语言通信的低计算成本手动动作识别系统。该系统基于回声状态网络，该网络需要比深神经网络（DNNS）较低的计算成本，并处理人类骨骼坐标的时间序列数据以识别手持动作。此外，本研究提出并比较了骨骼坐标的两种类型的预处理方法，以确保人类位置在框架上的鲁棒性：一种方法提取肩部和手臂角度，无论人的位置以及其他均能使骨骼坐标归一化。实验结果表明，所提出的系统具有竞争精度，并且可以改变人类位置。
低计算成本手动挥舞动作识别系统
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