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基于随机投影的加速度手势识别的中期报告
一、研究背景
手势识别技术近年来在人机交互领域中得到广泛应用，其中加速度手势识别是一种常见的技术。传统的基于特征提取的手势识别方法需要大量的处理时间和计算资源，因此不能满足实时性要求。基于随机投影的手势识别方法因其简单、快速、准确而备受研究者的关注。
二、研究目标
本研究的目的是设计、实现和评估基于随机投影的加速度手势识别方案，以期提高手势识别的实时性和精度。
三、研究内容
1.加速度手势数据采集
本研究使用智能手机内置的加速度计采集手势数据，包括8个常用手势（上、下、左、右、前、后、顺时针、逆时针）和5个自定义手势（数字0-4）。
2.数据预处理
将采集的加速度数据按照一定的时间窗口长度进行划分，并对每个时间窗口内的数据进行标准化处理，将数据映射到[-1,1]的范围内。同时，为了减少噪声对识别准确性的影响，采用了滑动平均滤波算法对数据进行平滑处理。
3.特征提取
将处理后的加速度数据按照一定的采样率进行采样，得到数据的分段信息。然后将每个分段信息进行FFT变换，提取其幅度谱。最后，使用随机投影算法对幅度谱进行压缩，降低数据维度。
4.建立分类器
使用人工神经网络和支持向量机两种分类算法建立手势分类器。基于训练集，通过调整分类器的相关参数，得到最优的分类模型。
5.实验评估
使用测试集进行手势识别实验，评估分类器的识别准确率、召回率、F1值等指标，比较用不同分类算法和不同特征提取方法对识别性能的影响。
四、研究成果
本研究将完成基于随机投影的加速度手势识别方案的设计和实现，得到手势识别系统的原型系统。进一步，将完成分类器的优化和实验结果的分析，并与传统的基于特征提取的识别方法进行比较，验证本方案的实时性和精度。
五、研究意义
本研究的成果有助于提高手势识别技术的实用性和可靠性，推动其在人机交互领域中的广泛应用。同时，本研究所采用的基于随机投影的特征提取方法也对其他相关领域的研究有参考意义。