3D手寫(xiě)識(shí)別特征集取技術(shù)研究.pdf

1、對(duì)比傳統(tǒng)的平面手寫(xiě)識(shí)別，3D手寫(xiě)識(shí)別是目前一種新興的手寫(xiě)識(shí)別技術(shù)，可以提供給用戶一種更加自然和高效的人機(jī)交互體驗(yàn)，在這些年逐漸成為了手寫(xiě)識(shí)別技術(shù)的研究熱點(diǎn)，是今后手寫(xiě)識(shí)別的發(fā)展趨勢(shì)。同時(shí)，基于三維加速度傳感器的3D手寫(xiě)識(shí)別系統(tǒng)因其體積較小、精度較高、抗外部環(huán)境干擾能力較強(qiáng)等特點(diǎn)，在近些年的研究中越來(lái)越受到重視。
　　 一直以來(lái)，特征提取和特征降維是3D手寫(xiě)識(shí)別過(guò)程的關(guān)鍵技術(shù)要點(diǎn)。特征融合算法相對(duì)比較固定，而特征提取和特征降維算法

2、則靈活多變，采用不同的算法會(huì)產(chǎn)生不同的結(jié)果。因此研究3D手寫(xiě)識(shí)別必然需要深入研究相關(guān)的特征提取技術(shù)和特征降維技術(shù)。雖然這些年3D手寫(xiě)識(shí)別研究已經(jīng)取得了一定的進(jìn)展，但在這兩個(gè)方面都尚待深入，本文就圍繞這兩個(gè)關(guān)鍵技術(shù)，提出了新的方法。
　　 本文在總結(jié)和介紹3D手寫(xiě)識(shí)別中主流的特征提取算法和特征降維算法的基礎(chǔ)上，提出了一種基于PCA+LDA的特征融合進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別的方法，首先分別提取時(shí)域RF特征、頻域特征FFT特征，然后對(duì)提取的時(shí)域特