支持向量机与微波传感器在手势识别中的应用

提出一种基于10.525GHz微波传感器和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法相结合的手势识别方法。微波传感器输出的多普勒信号经过放大和ADS1256采样后,发送给BCM2837B0SoC,再利用快速傅里叶变换(FFT)提取手势特征,最后借助SVM进行分类。实验结果表明,本方法能够分别以87%、84%和83%的平均准确率识别2种、4种和6种手势,具有较强的扩展性和较高准确率。