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中文摘要：
本课题对表面肌电（SEMG）信号作为一种新的输入方式在中国手语手势识别中的应用进行了系统研究。研究内容涉及基于SEMG信号的手语手势识别技术面临的具体问题，包括（1）手语手势的定义改进和动作规范；（2）手语手势动作SEMG信号采集方案研究；（3）手语手势SEMG信号的模式识别算法研究；（4）基于SEMG信号的手语手势识别技术的通用性、可重复性和稳定性问题研究；（5）基于多传感器（肌电传感器、摄像传感器和加速计）的手语识别初步探索。同时，在基于肌电传感器和加速计的可穿戴式手势检测设备研制方面，完成了多种有线和无线的肌电传感器和加速计的研制，实现了具有手势检测和识别能力的有线和无线系统的软硬件架构。并在以上研究的基础上，搭建了有特色的基于SEMG信号模式识别技术的中国手语手势识别系统和手势交互平台。与基于数据手套和视觉图像的手语识别技术相比较，基于SEMG信号的手势识别具有输入设备成本低廉、易携带、对使用环境条件要求不高等优点，本课题的研究成果为实用型手势识别系统的实现，手语识别技术的应用和市场推广打下了坚实的基础。
结论摘要：
英文主题词Chinese Sign Language; hand gesture recognition; surface electromyography; Accelerometer
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