仪器仪表学报

作者：李秀艳，刘宗毓，王琦，汪剑鸣，王化祥

单位：李秀艳,天津工业大学电子与信息工程学院 天津市光电检测技术与系统重点实验室天津300387,,刘宗毓,天津工业大学电子与信息工程学院 天津市光电检测技术与系统重点实验室天津300387,,王琦,天津工业大学电子与信息工程学院 天津市光电检测技术与系统重点实验室天津300387,,汪剑鸣,天津工业大学电子与信息工程学院 天津市光电检测技术与系统重点实验室天津300387,,王化祥,天津大学电气自动化与信息工程学院天津300387,

关键词：电学测量;手势识别;电导率分布;深度神经网络;模型构建

基金：国家自然科学基金(61872269，61601324，61903273)、天津市自然科学基金(18JCYBJC85300)、天津市企业科级特派员项目(18JCTPJC61600)、天津科技计划项目（19PTZWHZ00020）资助

随着计算机的广泛应用和可穿戴电子设备的发展，将人机交互和可穿戴设备相结合逐渐成为研究热点，其中手势识别技术在人机交互领域扮演着重要的角色。主要提出基于电学测量的智能手势识别方法，利用传感器设备采集手腕边界电压数据，同时利用深度神经网络将采集到的电压数据进行分类，最终实现手势识别的目的。实验验证了通过电学测量数据对手势分类的可行性，将深度神经网络加入到手势识别系统中后，手势正确识别率达到90%以上，从而证明了系统具有较好的便携性、稳定性和实时性，为智能手势识别系统的设计提供了新思路。

来源：2019年第10期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

查看仪器仪表学报杂志2019年第10期