《表1 HMM手势识别系统的识别效果》

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《基于隐马尔可夫模型的动态手势识别研究》

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本系统采用的处理器为i5-8500，内存为4G，共采集36个手势（26个英文字母和10个阿拉伯数字）。在采集数据时每个手势采集了100组数据。其中的60组数据作为训练，而40组数据作为测试样本，统计识别率。本实验的数据采集以及特征提取由自己编写代码完成。数据采集采用C#完成上位机图形界面，特征的提取使用Matlab完成，HMM模型采用开源工具包完成，该工具包可以在如下地址获取:https://www.cs.ubc.ca/～murphyk/Software/HMM/hmm.html.由于100组数据是由不同的人采集的，每个人都采集了若干个，为了保证数据的鲁棒性，我们事先将数据的顺序打乱。最终的结果如表1所示，平均识别率为93.2%。