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新兴的可穿戴界面和手势识别算法:一项调查( Emerging Wearable Interfaces and Algorithms for Hand Gesture Recognition: A Survey )
Shuo Jiang Peiqi Kang Xinyu Song Benny Lo Peter B Shull
手在一系列基本的日常活动中都是至关重要的，而妨碍手功能的神经系统疾病会显著影响生活质量。可穿戴手势界面有望恢复和辅助手部功能，增强人与人、人与计算机之间的交流。本综述的目的是综合当前用于手势识别的新颖传感接口和算法，应用范围涵盖康复、假体控制、手语识别和人机交互。结果表明：电感、动态感、声/振动感和光感是手势识别界面的主要输入方式。识别出两类算法：1）预定义的固定手位的分类算法和2）连续手指和腕关节角度的回归算法。传统的机器学习算法，包括线性判别分析、支持向量机、随机森林和非负矩阵分解，已经被广泛用于多种手势识别应用，深度学习算法最近被应用于进一步促进传感器信号和多关节手姿势之间的复杂关系。未来的研究重点应该是提高更大手势数据集的识别精度，提高实验室外日常使用的可靠性和健壮性，以及开发更柔和、更不引人注目的界面。
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