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Hidden Markov Model Based Method for Gesture Recognition

机译:基于隐马尔可夫模型的手势识别方法

摘要

A method for state tracking based gesture recognition engine for a sensor system has the steps of: defining a plurality of sequential states of a finite-state machine, determining a Sequence Progress Level (SPL) for each state, mapping a state probability distribution to a (single) SPL on run-time, and utilizing the mapped SPL estimate as an output value of the sensor system.
机译:一种用于传感器系统的基于状态跟踪的手势识别引擎的方法具有以下步骤:定义有限状态机的多个顺序状态,确定每个状态的序列进度级别(SPL),将状态概率分布映射到(单个)运行时SPL,并将映射的SPL估计用作传感器系统的输出值。

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