《表2 使用本文方法的美国手语字母分类混淆矩阵》

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《融合关节旋转特征和指尖距离特征的手势识别》

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对于美国手语字母数据集，如图4(b），训练集和测试集的比例为9∶1，随机从数据集中抽取10%作为测试集．将旋转角度作为特征进行SVM分类时发现，对于美国手语字母a和c，由于参与测试的人员做手势时，并不是严格按照手势图进行比对，故对于不同的测试人员具有较大差异性．利用本文方法达到85.24%的分类识别准确率，美国手语字母手势分类的混淆矩阵如表2所示．