随机森林手势识别算法的高效嵌入式软件实现

来源：计算机工程杂志2021年第7期北京时间：

作者：郑小敏, 李翔宇

单位：清华大学 集成电路学院, 北京 100084

摘要：无接触手势识别技术作为一种自然的人机交互方式，可以应用于手机、平板和可穿戴设备。为了高效实现超声手势识别嵌入式系统中采用的“一对其余”多分类随机森林算法，提出一种其推理过程的嵌入式软件实现方案。设计更精简的模型节点数据结构，以降低手势模型占用的存储空间。为节省系统能耗并缩短运行时间，利用分支定界的方法及时排除不可能产生正确解的手势类型，在保证识别率的条件下避免不必要的FLASH读取和决策树判定过程。实验结果表明，与传统的随机森林算法相比，该方案在FPGA上运行的实测时间缩短约60%，一次推理的平均判定次数低至243。

关键词：随机森林,手势识别,嵌入式软件,分支定界,FLASH存储

基金资助：国家自然科学基金（61604014）；广东省重点领域研发计划专项（2019B010117002）。