为了提高基于加速度传感器手指手势识别算法的性能，研究了一种双带通滤波优化随机森林算法模型，应用于手指手势识别。该方法利用MPU6050六轴传感器和HC—06蓝牙模块作为数据采集系统，采集食指的4个日常动作作为数据集。采用双带通滤波算法对数据集进行预处理并利用随机森林分类器对处理后的数据进行手势的分类预测。实验结果表明：该方法获得了98.5%的手指手势识别率，有效地识别了4种手指动作，具有良好的稳定性和准确性。
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