手指康复运动具有高移动精度与高控制分辨率的需求,加上因人而异的数据多样性,以及在运动过程中的模糊信号识别等问题,实时准确的手指姿态识别能够大大提高手指的康复效果。针对这一问题,本文提出了一种简易、便携的手指姿态识别系统设计。使用多分类支持向量机对手部运动进行分析和识别,大量训练者所采集到的数据分为离线训练集和在线测试集,经过大量的离线训练与在线测试,结果表明,多分类支持向量机在分类和识别过程中具有高效性和实用性,并且极大可能有助于手指的康复过程。
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