基于深度学习算法的可穿戴设备手势识别系统设计

摘要

研究了基于深度学习算法的可穿戴设备手势识别系统设计。以智能手表为例,利用可穿戴设备的加速度传感器进行数据采集,通过在执行不同手势时三轴加速度数值的不同以及执行时长的差异,使用TensorFlow以及CNN神经网络实现手势识别。实验结果表明该系统对交互手势的识别有着良好稳定的识别率,准确率达到97%以上,并且系统的各项性能指标都较好。所提出的手势识别系统还可以应用到数字签名、个人安全或用户标识等其他领域。