基于时频融合特征的3D空间手写识别

• 作 者: 严军 陈晓丹 沈海斌
• 机 构: 浙江大学信息与电子工程学系
• 出 处: 计算机工程
• 发表日期: 2012年18期
• 关键词: 3D空间手写识别 短时能量 小波包分解 快速傅里叶变换 特征融合 支持向量机 3D space handwriting recognition； Short-t
• 基金项目: 国家科技重大专项基金资助项目（2009ZX01031-001-007）

研究基于3D加速度传感器的空间手写识别技术,提出一种基于时频融合特征的分类识别方法。从加速度数据中提取短时能量(STE)特征及低频分量,经快速傅里叶变换后提取频域特征WPD+FFT,将时域特征STE和频域特征WPD+FFT进行特征融合,利用主成分分析法对其降维,采用支持向量机进行分类识别。实验结果表明,该方法能提高空间手写识别系统的识别率。