3D手寫識別特征集取技術研究.pdf

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

2、則靈活多變，采用不同的算法會產生不同的結果。因此研究3D手寫識別必然需要深入研究相關的特征提取技術和特征降維技術。雖然這些年3D手寫識別研究已經取得了一定的進展，但在這兩個方面都尚待深入，本文就圍繞這兩個關鍵技術，提出了新的方法。
　　 本文在總結和介紹3D手寫識別中主流的特征提取算法和特征降維算法的基礎上，提出了一種基于PCA+LDA的特征融合進行分類識別的方法，首先分別提取時域RF特征、頻域特征FFT特征，然后對提取的時域特