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公开(公告)号：CN112198966A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011420741.7
申请日：2020-12-08
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FMCW雷达系统的笔画识别方法以及系统，该方法包括：获取基于FMCW雷达系统手写汉字包含的至少一个待识别笔画的中频信号数据；对各待识别笔画的中频信号数据进行预处理，获取各待识别笔画的特征图集合；获取训练完成的汉字基本笔画识别模型；汉字基本笔画识别模型是指以特征图集合为输入参数，以基本笔画类别为输出参数的卷积神经网络模型；将各待识别笔画的特征图集合输入至汉字基本笔画识别模型中，并获取汉字基本笔画识别模型输出的与各待识别笔画匹配的基本笔画类别。本发明降低了用于表征手势运动趋势的数据量，提高了特征提取效率，且能够精确地判别出基本笔画类别。
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公开(公告)号：CN112198966B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011420741.7
申请日：2020-12-08
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FMCW雷达系统的笔画识别方法以及系统，该方法包括：获取基于FMCW雷达系统手写汉字包含的至少一个待识别笔画的中频信号数据；对各待识别笔画的中频信号数据进行预处理，获取各待识别笔画的特征图集合；获取训练完成的汉字基本笔画识别模型；汉字基本笔画识别模型是指以特征图集合为输入参数，以基本笔画类别为输出参数的卷积神经网络模型；将各待识别笔画的特征图集合输入至汉字基本笔画识别模型中，并获取汉字基本笔画识别模型输出的与各待识别笔画匹配的基本笔画类别。本发明降低了用于表征手势运动趋势的数据量，提高了特征提取效率，且能够精确地判别出基本笔画类别。
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