基于加速度传感器的手势识别系统设计与实现文献综述

随着传感器技术的快速发展和普及，基于加速度传感器的手势识别技术凭借其成本低、功耗低、易于集成等优势，在人机交互、智能家居、虚拟现实等领域展现出巨大的应用潜力。

本文首先介绍了手势识别和加速度传感器的相关概念，并概述了手势识别系统的基本框架。

然后，重点对手势识别领域国内外的研究现状进行了分析和总结，详细介绍了不同的特征提取算法、手势分类算法以及常用的公开数据集。

此外，本文还讨论了当前研究中存在的一些挑战，例如传感器噪声、个体差异和环境干扰等问题，并展望了未来基于加速度传感器的手势识别技术的发展趋势，包括多传感器融合、深度学习算法应用和个性化识别等方面。

关键词：手势识别；加速度传感器；特征提取；模式识别；人机交互

手势识别作为一种自然直观的人机交互方式，近年来备受关注。

手势识别技术旨在通过分析传感器采集的人体手部运动信息，识别出预先定义的特定手势含义，从而实现人与机器之间更加自然、便捷的交互体验。

加速度传感器作为一种能够测量物体加速度的微型传感器，具有成本低廉、功耗低、体积小巧等诸多优点，被广泛应用于手势识别系统中。

基于加速度传感器的手势识别系统通常由硬件部分和软件部分组成。

硬件部分主要包括加速度传感器、微处理器和数据传输模块等，负责采集手部运动产生的加速度信号并进行预处理；软件部分则负责对预处理后的加速度信号进行特征提取、手势分类和识别结果输出等。