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AirG:一种基于信道状态信息的空中手语手势识别方法
文献摘要：
目前常用的手势识别方法存在设备部署困难与价格高昂的问题,遂本文提出基于信道状态信息的手语识别方法.该方法利用WiFi设备采集信道状态信息,选用局部离群因子检测算法与离散小波变换相结合的方法降低数据噪声,并通过主成分分析法筛选子载波.经降噪后,提取手势波形特征值,最终通过自适应算法多次训练的隐马尔科夫模型得出识别结果.结果表明,该方法可有效识别多种环境下不同人员手语手势的表达且平均识别率达88.98％,相较其他系统识别精度更优.
文献关键词：
无线感知;手语手势识别;信道状态信息;Adaboost-HMM
中图分类号：
作者姓名：
陈红红;冯丹阳;党小超;郝占军;乔志强;牛娟
作者机构：
西北师范大学计算机科学与工程学院,甘肃 兰州730070;甘肃省物联网工程研究中心,甘肃 兰州730070
文献出处：
引用格式：
[1]陈红红;冯丹阳;党小超;郝占军;乔志强;牛娟-.AirG:一种基于信道状态信息的空中手语手势识别方法)[J].传感技术学报,2022(02):231-239
A类：
AirG,手语手势识别
B类：
信道状态信息,设备部,高昂,手语识别,法利,WiFi,局部离群因子,检测算法,离散小波变换,换相,数据噪声,载波,降噪,波形特征,自适应算法,隐马尔科夫模型,识别率,系统识别,识别精度,无线感知,Adaboost,HMM
AB值：
0.288396
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