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比较相似度： $1 ：余弦相似度； 量角器算法 ：欧几里得相似度； 欧几里得相似度：比较的是距离； 余弦相似度 ：比较的是角度； 用户绘制时，采用定时记点法（每隔一段时间记录鼠标所在位置）； 量角器算法的步骤： 1.重新采样resample； 定好采样点数（如50），记录周长，点对周长重新均匀分布；重新分布后就变成了固定段 数的折线（49段）; 2.绘制中心点； 所有的点的坐标取平均值，将中心点与原点重合； 3.缩放（非等比例缩放）； 4.旋转； 把起点与中心点连接成一条线；以线离的最近的45度（45,90,135,...,315）线重合； 5.比较相查看全部
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那我就记下这儿查看全部
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好卡啊！！！查看全部
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我感觉手势识别的核心就是比较两者的相似度，就像老师一开始举的小胖的例子一样，取相似度比较高的查看全部
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1 重采样: 重新采样40个点 2 取中心点： 取40个点的中心点 3 平移：把中心点平移到坐标系原点 4 缩放：把图形缩放到和图形库差不多大小 5 旋转：起笔点和中心点的连线旋转到最近的45度方向 6 比较查看全部
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