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基于耳周肌电信号的默念口令识别方法
1
作者
魏柏淳
姜峰
+3 位作者
张松涛
张琦
段锦楠
王修来
《智能系统学报》
北大核心
2025年第4期894-904,共11页
智能设备的普及促使可穿戴人机交互技术需求日益增加。为提高用户接受度,人机交互技术对交互易用性与隐蔽性要求较高。本文提出基于耳周肌电信号的默念口令识别方法。该方法易于与集成生理电采集的耳机设备结合,实现无声操控智能设备,...
智能设备的普及促使可穿戴人机交互技术需求日益增加。为提高用户接受度,人机交互技术对交互易用性与隐蔽性要求较高。本文提出基于耳周肌电信号的默念口令识别方法。该方法易于与集成生理电采集的耳机设备结合,实现无声操控智能设备,减少社交尴尬。具体地,本文首先确定并构建口令经验原则,筛选最优口令集。其次,根据单通道信噪比和分类准确率选择最优耳周传感器位置。再次,提出基于CNN-Transformer结构的识别模型构建耳周肌电信号与默念口令的时空映射。最后,大量实验评估方法可行性和稳定性。结果表明,本文方法平均准确率91.18%,优于相关任务的先进模型,且在命令变形和头部运动下表现稳定。本文方法奠定了默念口令识别商业产品的技术基础。
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关键词
人工智能
模式识别
人机交互
神经人机接口
人体意图解码
默念口令识别
肌电信号处理
神经网络
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职称材料
基于惯性测量单元的人体运动意图识别方法:现状与挑战
2
作者
衣淳植
贾翊丞
+1 位作者
姜峰
王修来
《智能系统学报》
北大核心
2025年第4期763-775,共13页
人体行为识别(human activity recognition,HAR)利用可穿戴计算、机器学习等技术识别和理解人体行为,在行为跟踪、健康监测及人机交互等领域得到广泛应用,极大提升了当下人类的生活水平。当前可穿戴传感器中,惯性传感器由于其高度小型...
人体行为识别(human activity recognition,HAR)利用可穿戴计算、机器学习等技术识别和理解人体行为,在行为跟踪、健康监测及人机交互等领域得到广泛应用,极大提升了当下人类的生活水平。当前可穿戴传感器中,惯性传感器由于其高度小型化、低成本、信号稳定等优势,已经日益成为可穿戴计算领域的主流应用设备。基于此,HAR领域内较多的研究以惯性信号作为数据源,并通过应用深度学习算法,以应对在数据利用率、隐私保护、模型部署等方面的挑战。本文系统地介绍面向HAR的深度学习方法并对现有工作进行了分类和总结,对于当前进展、发展趋势和主要挑战进行了全面分析。首先,本文介绍当前用于HAR研究的主流可穿戴设备及其数据模态,并对各模态数据特点进行介绍。其次,整理近年来常用的HAR数据集,并对各数据集中包含的数据模态、传感器位置、运动种类以及被引用次数等进行汇总。再次,本文从算法特点、应用场景等方面总结了当前HAR领域主要应用的几种深度学习方法的进展。最终,讨论当前HAR领域深度学习面临的挑战与潜在解决方法。
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关键词
人体行为识别
深度学习
惯性传感器
普适计算
数据隐私
模型部署
迁移学习
数据质量
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职称材料
题名
基于耳周肌电信号的默念口令识别方法
1
作者
魏柏淳
姜峰
张松涛
张琦
段锦楠
王修来
机构
哈尔滨工业大学生命科学与医学学部
南京信息工程
大学
未来技术学院
东部战区总医院
出处
《智能系统学报》
北大核心
2025年第4期894-904,共11页
基金
江苏省科技计划项目(BE2021086)
中央引导地方科技发展专项项目(2024ZYD0266)。
文摘
智能设备的普及促使可穿戴人机交互技术需求日益增加。为提高用户接受度,人机交互技术对交互易用性与隐蔽性要求较高。本文提出基于耳周肌电信号的默念口令识别方法。该方法易于与集成生理电采集的耳机设备结合,实现无声操控智能设备,减少社交尴尬。具体地,本文首先确定并构建口令经验原则,筛选最优口令集。其次,根据单通道信噪比和分类准确率选择最优耳周传感器位置。再次,提出基于CNN-Transformer结构的识别模型构建耳周肌电信号与默念口令的时空映射。最后,大量实验评估方法可行性和稳定性。结果表明,本文方法平均准确率91.18%,优于相关任务的先进模型,且在命令变形和头部运动下表现稳定。本文方法奠定了默念口令识别商业产品的技术基础。
关键词
人工智能
模式识别
人机交互
神经人机接口
人体意图解码
默念口令识别
肌电信号处理
神经网络
Keywords
artificial intelligence
pattern recognition
human-computer interaction
neural human-machine interface
hu-man intent decoding
silent command recognition
EMG processing
neural networks
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于惯性测量单元的人体运动意图识别方法:现状与挑战
2
作者
衣淳植
贾翊丞
姜峰
王修来
机构
哈尔滨工业大学生命科学与医学学部
哈尔滨工业大学
计算
学部
东部战区总医院
出处
《智能系统学报》
北大核心
2025年第4期763-775,共13页
基金
江苏省科技计划项目(BE2021086)
中央引导地方科技发展专项(2024ZYD0266)。
文摘
人体行为识别(human activity recognition,HAR)利用可穿戴计算、机器学习等技术识别和理解人体行为,在行为跟踪、健康监测及人机交互等领域得到广泛应用,极大提升了当下人类的生活水平。当前可穿戴传感器中,惯性传感器由于其高度小型化、低成本、信号稳定等优势,已经日益成为可穿戴计算领域的主流应用设备。基于此,HAR领域内较多的研究以惯性信号作为数据源,并通过应用深度学习算法,以应对在数据利用率、隐私保护、模型部署等方面的挑战。本文系统地介绍面向HAR的深度学习方法并对现有工作进行了分类和总结,对于当前进展、发展趋势和主要挑战进行了全面分析。首先,本文介绍当前用于HAR研究的主流可穿戴设备及其数据模态,并对各模态数据特点进行介绍。其次,整理近年来常用的HAR数据集,并对各数据集中包含的数据模态、传感器位置、运动种类以及被引用次数等进行汇总。再次,本文从算法特点、应用场景等方面总结了当前HAR领域主要应用的几种深度学习方法的进展。最终,讨论当前HAR领域深度学习面临的挑战与潜在解决方法。
关键词
人体行为识别
深度学习
惯性传感器
普适计算
数据隐私
模型部署
迁移学习
数据质量
Keywords
human activity recognition
deep learning
inertial sensors
ubiquitous computing
data privacy
model deployment
transfer learning
data quality
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
Q81 [生物学—生物工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于耳周肌电信号的默念口令识别方法
魏柏淳
姜峰
张松涛
张琦
段锦楠
王修来
《智能系统学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于惯性测量单元的人体运动意图识别方法:现状与挑战
衣淳植
贾翊丞
姜峰
王修来
《智能系统学报》
北大核心
2025
0
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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