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基于个性化特征分析的表面肌电手势识别
1
作者
刘栋博
刘韵
+2 位作者
房玉
易民升
王维博
《计量学报》
CSCD
北大核心
2024年第12期1900-1908,共9页
使用表面肌电信号对手势动作进行识别是实现人工智能假肢控制的重要方法。表面肌电信号是从皮肤表层采集的肌电信号,在一定程度上可以反映神经肌肉的活动。由于其随机非平稳的特性,利用表面肌电信号控制人工智能假肢始终无法达到理想的...
使用表面肌电信号对手势动作进行识别是实现人工智能假肢控制的重要方法。表面肌电信号是从皮肤表层采集的肌电信号,在一定程度上可以反映神经肌肉的活动。由于其随机非平稳的特性,利用表面肌电信号控制人工智能假肢始终无法达到理想的效果,特别是体现在性别等个体差异的影响上。通过差异化性别特征分析,针对7类手势动作提出了一种基于表面肌电信号的手势识别方法。实验结果表明,该方法在5种分类器中的识别准确率都有明显提升。其中线性判别分析的提升最为显著,达到了15.84%;支持向量机和极端梯度提升在手势识别中效果最好,准确率达到了98.41%。
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关键词
手势识别
表面肌电
个性化差异
能量补偿
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职称材料
题名
基于个性化特征分析的表面肌电手势识别
1
作者
刘栋博
刘韵
房玉
易民升
王维博
机构
西华大学
邵阳职业技术学院
出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2024年第12期1900-1908,共9页
基金
国家自然科学基金(61901393)
教育部春晖计划科研项目(Z2018118)。
文摘
使用表面肌电信号对手势动作进行识别是实现人工智能假肢控制的重要方法。表面肌电信号是从皮肤表层采集的肌电信号,在一定程度上可以反映神经肌肉的活动。由于其随机非平稳的特性,利用表面肌电信号控制人工智能假肢始终无法达到理想的效果,特别是体现在性别等个体差异的影响上。通过差异化性别特征分析,针对7类手势动作提出了一种基于表面肌电信号的手势识别方法。实验结果表明,该方法在5种分类器中的识别准确率都有明显提升。其中线性判别分析的提升最为显著,达到了15.84%;支持向量机和极端梯度提升在手势识别中效果最好,准确率达到了98.41%。
关键词
手势识别
表面肌电
个性化差异
能量补偿
Keywords
gesture recognition
surface electromyography
personalized differences
energy compensation
分类号
TB99 [机械工程—测试计量技术及仪器]
TB973 [机械工程—测试计量技术及仪器]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于个性化特征分析的表面肌电手势识别
刘栋博
刘韵
房玉
易民升
王维博
《计量学报》
CSCD
北大核心
2024
0
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