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基于隐马尔可夫模型的3D手写识别方法
引用本文:王琦进,齐晓霞,江义渊,徐旺兴.基于隐马尔可夫模型的3D手写识别方法[J].计算机应用研究,2012,29(9):3565-3567.
作者姓名:王琦进  齐晓霞  江义渊  徐旺兴
作者单位:1. 安徽新华学院 信息工程学院,合肥,230088
2. 台湾万能科技大学 资讯工程系, 台湾 中砺 32061
基金项目:安徽省高等学校省级优秀青年人才基金资助项目(2012SQRL228); 安徽高校省级自然科学研究项目(KJ2012Z134)
摘    要:为实现便捷高效的人机交互,提高交互能力,在基于隐马尔可夫模型(HMM)的基础上,提出了一种新的3D手写识别方法。该方法使用带有三轴加速度传感器的手持设备去采集各种手写数据;使用插值及快速傅里叶变换(FFT)滤波等方法对采集的数据进行预处理;使用隐马尔可夫模型对每个手写动作进行模型训练;使用训练过的手写模型对采集的数据进行手写识别。数据测试结果表明,该方法在手持移动设备上数据分类的准确性可达到84.5%。

关 键 词:手写识别  加速度传感器  隐马尔可夫模型  快速傅里叶变换

3D handwriting recognition method based on hidden Markov models
WANG Qi-jin,QI Xiao-xi,CHIANG Yi-yuan,HSU Wang-hsin.3D handwriting recognition method based on hidden Markov models[J].Application Research of Computers,2012,29(9):3565-3567.
Authors:WANG Qi-jin  QI Xiao-xi  CHIANG Yi-yuan  HSU Wang-hsin
Affiliation:1. Collage of Information Engineering, Anhui Xinhua University, Hefei 230088, China; 2. Dept. of Computer Science & Information Engineering, Vanung University, Chungli Taiwan 32061, China
Abstract:In order to achieve efficient and convenient human-computer interaction, improve interaction ability, this paper proposed a new 3D handwriting recognition method based on HMM. In this method, using of the tri-axis accelerometer mounted on a handheld device to collect various handwriting data; using of the interpolation and FFT filtering to preprocess the data; using of the hidden Markov models to train every handwriting movement ; using of the trained HMM to carry out the handwriting recognition. Tested on the handwriting mobile device, the results show that the classification accuracy can reach 84. 5%.
Keywords:handwriting recognition  accelerometers  HMM(hidden Markov models)  FFT(fast Fourier transtorm)
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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