《表3 在其他动态手势数据集上的识别准确率》

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《基于Leap Motion的动态手势识别》

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图8是在LM-16数据集上，使用本文提出的特征序列，进行16种动态手势识别的混淆矩阵。列标签是预测手势类标签，行标签是真实手势类标签。每一行的数据表示该类手势被识别为各类手势的比例。由图8可以看出，当预测G11和G13时，被误判成G4的比例相对其他手势略高，达到了4%。所有手势被误判成G4的识别错误率之和达到了8%，占整体识别错误率的比例最大。经跟踪G11的识别过程，找到被识别成G4的手势。其手心移动速度特征出现多次相同的连续帧，因此被误判成G4。经跟踪G13的识别过程，找到被识别成G4的手势样本，发现该样本中存在类似于G4的连续数据帧。G13中错误帧的手指状态变化特征与G4的手指状态变化特征类似，因此导致了后续对手势识别的错误。实验结果表明，在16种动态手势中，应用本文提出的方法，有11种手势被全部识别正确，G11和G13识别正确的比例稍低于其他手势（92%），整体的平均识别正确率达到了98.50%。