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针对目前研究中对数据手套硬件要求较高的现状,研究汉语手指字母流的识别分类问题,提出一种低要求、高识别精度的数据手套方法。该方法使用BP神经网络结合马尔科夫模型,按照汉语拼音规则进行输入拼音序列概率的估计,输出汉语拼音。仿真实验结果表明,采用该方法能获得91%以上的单个手指字母识别率,并能有效输出汉语拼音。