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為了提高基于可穿戴設(shè)備手勢識別的性能，針對單分類器在手勢識別時(shí)會出現(xiàn)偏向性的問題，提出了基于自適應(yīng)多分類器融合的手勢識別方法（Self- adaptive Multi-classifiers Fusion， SAMCF）。首先，針對統(tǒng)計(jì)特征無法表征復(fù)雜手勢之間類內(nèi)變異性和相似性的問題， SAMCE使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ Convolutional Neural Network，CNN）自動提取具有強(qiáng)表征能力的深度特;然后，采用多個(gè)基本分類器對提取的特征向量進(jìn)行識別，并通過自適應(yīng)融合算法決策出最優(yōu)識別結(jié)果，解決了單分類器的偏向性問題;最后，基于數(shù)據(jù)手套采集的數(shù)據(jù)集，驗(yàn)證了模型的魯棒性和泛化能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，SAMC`F能夠有效地提取手勢的深度特征，解決單分類器的偏向性問題，提高了手勢識別的效率，増強(qiáng)了手勢識別的性能，對字符級手勢（美國手語和阿拉伯?dāng)?shù)字）識別的準(zhǔn)確率達(dá)到98.23%，較其他算法平均提高了5%;對單詞級手勢（中囯手語）識別的準(zhǔn)確率達(dá)到9η.81%，較其他算法平均提高了4%。
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