智能手表手势识别：DTW与HMM算法对比研究

本文标题"论文研究-智能手表上的两种手势识别算法.pdf"深入探讨了在现代智能手表上实现手势识别的创新技术。作者龚亚光、李朝晖和赵方针对智能手表内置的加速度计数据，开发了一个全面的算法框架，旨在提高对手势动作的精确识别。这个框架包含两个关键组件：一个数据采集和图形绘制应用程序，以及两个专门设计的训练模型——动态时间规整(DTW)模型和隐马尔科夫(HMM)模型。 DTW是一种时间序列分析技术，通过最小化两个时间序列之间的局部变形，使得它们在时序上的相似度得以最大化。在本研究中，DTW模型在识别预定义的十类手势动作时表现出较高的准确率，平均预测准确率达到了89.7%，显示出其在捕捉复杂动态手势方面的高效性能。 另一方面，隐马尔科夫模型是一种统计建模工具，特别适合处理序列数据。HMM通过概率转移和观测状态来对序列进行分类，对于连续和依赖于上下文的手势识别非常有效。在这项实验中，HMM模型的平均预测准确率也达到了87.3%，表明它在智能手表的实时手势识别场景下具有良好的实用价值。 值得注意的是，为了优化数据处理过程，研究者还提出了一种基于规则的数据截取算法。这种算法在数据预处理阶段应用，有助于减少噪声，提升模型的准确性，从而进一步提高了整个系统的性能。 这篇论文提供了智能手表上利用加速度计数据进行手势识别的实用方法，并展示了DTW和HMM模型的有效性，为智能设备的用户体验和交互设计开辟了新的可能性。未来的研究可能围绕这些算法的优化、新手势的识别扩展以及跨设备间的兼容性进行。此外，这篇论文对移动计算和智能感知领域的研究者来说，具有重要的参考价值，特别是对于那些关注可穿戴设备人工智能应用的专家。