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為了提高基于可穿戴設備手勢識別的性能，針對單分類器在手勢識別時會出現偏向性的問題，提出了基于自適應多分類器融合的手勢識別方法（Self- adaptive Multi-classifiers Fusion， SAMCF）。首先，針對統計特征無法表征復雜手勢之間類內變異性和相似性的問題， SAMCE使用卷積神經網絡（ Convolutional Neural Network，CNN）自動提取具有強表征能力的深度特;然后，采用多個基本分類器對提取的特征向量進行識別，并通過自適應融合算法決策出最優識別結果，解決了單分類器的偏向性問題;最后，基于數據手套采集的數據集，驗證了模型的魯棒性和泛化能力。實驗結果表明，SAMC`F能夠有效地提取手勢的深度特征，解決單分類器的偏向性問題，提高了手勢識別的效率，増強了手勢識別的性能，對字符級手勢（美國手語和阿拉伯數字）識別的準確率達到98.23%，較其他算法平均提高了5%;對單詞級手勢（中囯手語）識別的準確率達到9η.81%，較其他算法平均提高了4%。
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