安卓平台传感器手势识别：基于动态时间规整的研究

"安卓平台下基于传感器的手势识别研究 .pdf" 手势识别技术是近年来随着智能手机和平板电脑等智能设备的普及而迅速发展起来的一个重要领域。这篇由李正山和王海婴共同撰写的论文专注于在安卓平台上利用三轴加速度传感器进行手势识别的研究。加速度传感器是现代移动设备中常见的传感器之一，它能够感知设备在三维空间中的运动和加速状态，为手势识别提供了可能。 论文中提出的手势识别系统克服了传统方法在手势采集和空间姿态变化上的局限性。系统设计了一种自动采集算法，可以根据手势的加速度特征自动触发数据采集，从而提高了用户的交互体验，减少了用户操作的复杂性。此外，考虑到加速度传感器在实际应用中可能会遇到的采样范围限制、噪声干扰以及设备在空中不同姿态的影响，该系统引入了一系列预处理算法，以优化原始数据，提高识别系统的实用性和准确性。 动态时间规整（DTW）是本文核心的识别算法。DTW是一种允许两个序列在时间轴上不完全对齐的情况下进行比对的技术，特别适用于处理时序数据，如手势的运动轨迹。论文中对DTW进行了深入研究，通过设置失真门限和采用倒序匹配策略，优化了算法的效率和精度。同时，在训练阶段，采用了亲和传播聚类（Affinity Propagation Clustering, APCA）算法来确定稳定的核心样本，这有助于提高模型的训练质量和识别的稳定性。 该系统设计了10种不同的手势，并由14名参与者产生了总共3800个手势样本进行测试。实验结果显示，所设计的手势识别系统表现出了优秀的性能，证明了其在实际应用中的潜力。 这篇论文的研究不仅对安卓平台下的手势识别技术进行了深入探讨，还提供了一种有效且用户友好的解决方案。通过对加速度传感器数据的处理和利用先进的信号处理及机器学习算法，论文为移动设备的交互方式带来了创新，对于提升人机交互的体验和效率具有重要意义。同时，这些研究成果对于移动设备应用开发者、人工智能研究者以及交互设计者都具有重要的参考价值。