机构名称：
¥ 1.0
摘要 — 通过技术手段进行手臂和手部跟踪可以收集可用于确定手势含义的数据。为此，机器学习算法主要被研究以寻求最高识别率和最短识别时间之间的平衡。然而，这种平衡主要来自统计模型，而统计模型很难解释。相反，我们提出了 µC 1 和 µC 2 ，这两种基于几何模型的手势识别方法支持识别过程的可视化和几何解释。我们将 µC 1 和 µC 2 与两种经典机器学习算法 k-NN 和 SVM 以及两种最先进的深度学习模型 BiLSTM 和 GRU 进行比较，实验数据集包含意大利手语 (LIS) 中的十个手势类别，每个手势类别由五名缺乏经验的非母语手语者重复 100 次，并使用可穿戴技术（传感手套和惯性测量单元）收集。结果，我们在高识别率（> 90%）和低识别时间（< 0 .1 秒）之间取得了折衷，这足以实现人机交互。此外，我们基于几何代数详细阐述了算法的几何解释，这有助于理解识别过程。
基于几何模型的手势方法...
主要关键词
相关文件推荐
