HMM-FNN模型在复杂动态手势识别中的应用

"基于HMM-FNN模型的复杂动态手势识别" 本文主要探讨了一种用于复杂动态手势识别的新方法，即HMM-FNN（隐马尔可夫模型-模糊神经网络）模型。复杂动态手势识别在人机交互领域具有重要地位，因为它能够提供直观且自然的沟通方式。传统的手势识别方法可能在处理具有高度复杂性和模糊性的手势时面临挑战，而HMM-FNN模型则旨在解决这些问题。 HMM-FNN模型结合了两种模型的优势：HMM用于捕捉手势的时序特性，而FNN则利用模糊规则来处理定义模糊的手势。复杂动态手势有两个主要特点：运动特征的可分解性和定义描述的模糊性。为了应对这些特性，作者将手势分解为三个子部分——手形变化、2D平面运动和Z轴方向运动。每个子部分都由一个独立的HMM模型进行建模，HMM可以计算出每个观察序列的似然概率，这些概率作为FNN的模糊隶属度输入。 模糊神经网络（FNN）在HMM的基础上进行推理，通过模糊规则将低维子特征序列转化为手势的分类结果。这种分解策略减少了模型的复杂性，并使得模型能够更好地处理高维度的手势特征。同时，由于FNN可以利用人类经验来构建和优化模型，因此该方法更具有实用性。 实验结果显示，HMM-FNN模型在复杂动态手势识别上的性能优于传统的HMM模型。这表明该模型在理解和解析具有复杂时序变化和模糊边界的动态手势时更为有效，从而提高了人机交互的准确性和效率。该研究对于提升视觉手势识别系统的性能，尤其是应用于虚拟现实、智能家居、辅助通信等领域，具有重要的理论和实际意义。 关键词：手势识别；HMM-FNN模型；复杂动态手势；人机交互 参考文献中提到了《Journal of Software》的详细信息，包括卷号、期号、年份、页码以及DOI，这表明该研究已发表在正式的学术期刊上，具有一定的科研价值和可信度。