用于 3D 手势识别的 DTW
我使用 DTW 来比较 3D 空间中的手势，依赖于 3 轴加速度计数据，使用 Python MLPY 模块。
我不确定是否需要独立地将 DTW 应用于每个轴（x、y、z），然后总结所产生的成本，或者在运行 DTW 之前有某种方法可以组合轴。我认为仅在向量范数上运行 DTW 会产生误导，因为这样您就会丢弃有用的信息。
你有什么建议？
I'm using DTW to compare gestures in 3D space, relying on 3axis accelerometer data, using Python MLPY module.
I'm in doubt whether I need to apply DTW to each axis (x, y, z) independently and then sum up the resulting costs or there is some way to combine the axis before running DTW. I think just running DTW on the norm of the vector is misleading, as this way you would just discard useful information.
What would you suggest?
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评论（1）
我会使用欧几里得距离，请参阅我之前的答案的底部。
I would use the Eucledian distance, see at the bottom of my earlier answer.