随机森林手势识别算法的高效嵌入式软件实现

作者：郑小敏; 李翔宇^*

来源：计算机工程, 2021, 47(07): 218-225.

DOI：10.19678/j.issn.1000-3428.0058096

• 随机森林
• 手势识别
• 嵌入式软件
• 分支定界
• FLASH存储

无接触手势识别技术作为一种自然的人机交互方式,可以应用于手机、平板和可穿戴设备。为了高效实现超声手势识别嵌入式系统中采用的"一对其余"多分类随机森林算法,提出一种其推理过程的嵌入式软件实现方案。设计更精简的模型节点数据结构,以降低手势模型占用的存储空间。为节省系统能耗并缩短运行时间,利用分支定界的方法及时排除不可能产生正确解的手势类型,在保证识别率的条件下避免不必要的FLASH读取和决策树判定过程。实验结果表明,与传统的随机森林算法相比,该方案在FPGA上运行的实测时间缩短约60%,一次推理的平均判定次数低至243。

• 单位
  清华大学