基于IFOA-ELM的车载手势识别方法研究

作者：王有刚; 吕军; 强彦

来源：数学的实践与认识, 2020, 50(13): 169-176.

• 人机交互
• 手势识别
• 果蝇优化算法
• 极限学习机

车载手势识别作为一种人机交互方式是提高道路行驶安全性的有效途径.针对传统车载手势识别方法研究中识别准确率和效率较低以及性能不稳定的问题,提出一种改进的果蝇优化算法(IFOA)优化极限学习机(ELM)参数的车载手势识别新方法.首先利用IFOA优化ELM的初始权重w和偏置b;接着采用最佳初始权重和偏置来训练ELM;最后利用IFOA-ELM对提取的车载手势特征向量进行手势类型识别;实验结果表明,与SVM、动态贝叶斯网络、传统ELM、FOA-ELM等分类学习算法相比,方法在高效稳定的前提下取得更高的识别准确率,满足对准确性和实时性要求较高的车载环境中的手势识别.

• 单位
  太原理工大学; 吕梁学院