我想基于加速度计数据实现对吃饭手势（手到嘴手势）的识别。我读了几篇关于这个主题的论文，特别是this one是有帮助的。它从捕获的学习数据（用智能手表收集）中获取一定长度的帧，并从所包含的数据中创建特征，例如均值，方差和相关性。然后，这些功能用于在WEKA内训练决策树。为了区分进食姿势和类似吸烟的姿势，这些姿势以相同的方式训练。到目前为止一切都很好。
我的问题是：其他手势怎么样？让我们说'写一封信'。算法是否会将此手势归类为学习手势之一，尽管它几乎没有相似性，只是因为它不知道任何其他内容并且必须返回结果？