模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2011, Vol. 24 Issue (4): 492-500    DOI:
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一种基于加速度传感器的虚拟手写数字特征提取及识别方法
薛洋,金连文
华南理工大学电子与信息学院广州510640
A Feature Extraction and Recognition Approach for Accelerometer Based Virtual Handwriting Digit
XUE Yang, JIN Lian-Wen
School of Electronic and Information Engineering,South China University of Technology,Guangzhou 510640

全文: PDF (573 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 本文提出了一种基于加速度传感器的虚拟手写数字特征提取及识别方法。该方法首先对书写时产生的三轴加速度信号投影,获得三个二维矢量。然后基于每个二维矢量提取反映加速度信号顺时针和逆时针旋转变化的特征点,并进行数字编码得到旋转特征码。接着采用归一化编辑距离来度量不同样本的旋转特征码间的差异,最后结合旋转特征和基于编辑距离的旋转特征码的距离测度,给出虚拟手写数字识别算法。与传统的时域原始特征、峰值谷值特征、FFT特征的识别性能对比实验表明本文方法的有效性。
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薛洋
金连文
关键词 旋转特征三轴加速度信号虚拟手写数字编辑距离    
Abstract:An approach for accelerometer based virtual digit feature extraction and recognition is proposed. Firstly, accelerations are projected on three planes respectively. Secondly, the rotation feature of the handwriting is extracted and coded. Then, normalized edit distance is used to measure the difference between different rotation feature codes. Finally, based on the rotation feature and edit distance, an algorithm of virtual handwriting digit recognition is given. Compared with time-domain feature, peak-valley feature and FFT feature, the proposed approach is effective.
Key wordsRotation Feature    Tri-axial Acceleration Signal    Virtual Handwriting Digit    Edit Distance   
收稿日期: 2010-06-22     
ZTFLH: TP391.4  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.U0735004)、广东省自然科学基金项目(No.07118074)资助
作者简介: 薛洋,女,1977年生,博士研究生,主要研究方向为基于3D加速度信号的姿态识别及手写汉字识别、数字信号处理、机器学习。E-mail:yxue@scut。edu。cn。金连文,男,1968年生,教授,博士生导师,主要研究方向为文字识别、图像处理、信号处理、机器视觉、模式识别、智能信息处理等。E-mail:eelwjin@scut。edu。cn。
引用本文:   
薛洋,金连文. 一种基于加速度传感器的虚拟手写数字特征提取及识别方法[J]. 模式识别与人工智能, 2011, 24(4): 492-500. XUE Yang, JIN Lian-Wen. A Feature Extraction and Recognition Approach for Accelerometer Based Virtual Handwriting Digit. , 2011, 24(4): 492-500.
链接本文:  
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