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基于黎曼普鲁克的手部离散动作识别方法
1
作者
王志恒
沈家和
+1 位作者
都明宇
杨庆华
《高技术通讯》
CAS
2024年第8期854-863,共10页
肌电信号能反映人体的运动意图,是外骨骼和假肢控制的主要信号之一。但受试者间的差异,增加了基于表面肌电信号(sEMG)的手部离散动作识别使用成本。针对这一情况,本文从域适应的角度出发,提出一种基于小型调整集的迁移学习建模方法。该...
肌电信号能反映人体的运动意图,是外骨骼和假肢控制的主要信号之一。但受试者间的差异,增加了基于表面肌电信号(sEMG)的手部离散动作识别使用成本。针对这一情况,本文从域适应的角度出发,提出一种基于小型调整集的迁移学习建模方法。该方法利用黎曼普鲁克分析(RPA)提取黎曼特征与传统时域特征作为支持向量机(SVM)的输入特征,并通过实验验证了其识别精度。在10名受试者身上进行了实验,在黎曼特征下黎曼普鲁克分析相比于不进行迁移学习的动作识别方法提高了5%~7%的准确率。在特征空间分布上,黎曼普鲁克分析后的黎曼特征的重合度更高。结果表明,该方法在基于肌电信号的手部离散动作识别上有明显优势。
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关键词
表面肌电信号(sEMG)
黎曼
普鲁克
分析
(
rpa
)
手势识别
支持向量机(SVM)
迁移学习
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职称材料
题名
基于黎曼普鲁克的手部离散动作识别方法
1
作者
王志恒
沈家和
都明宇
杨庆华
机构
浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部/浙江省重点实验室
出处
《高技术通讯》
CAS
2024年第8期854-863,共10页
基金
国家重点研发计划(2018YFE0125600)
浙江省基础公益研究计划(LGG19E050023)资助项目。
文摘
肌电信号能反映人体的运动意图,是外骨骼和假肢控制的主要信号之一。但受试者间的差异,增加了基于表面肌电信号(sEMG)的手部离散动作识别使用成本。针对这一情况,本文从域适应的角度出发,提出一种基于小型调整集的迁移学习建模方法。该方法利用黎曼普鲁克分析(RPA)提取黎曼特征与传统时域特征作为支持向量机(SVM)的输入特征,并通过实验验证了其识别精度。在10名受试者身上进行了实验,在黎曼特征下黎曼普鲁克分析相比于不进行迁移学习的动作识别方法提高了5%~7%的准确率。在特征空间分布上,黎曼普鲁克分析后的黎曼特征的重合度更高。结果表明,该方法在基于肌电信号的手部离散动作识别上有明显优势。
关键词
表面肌电信号(sEMG)
黎曼
普鲁克
分析
(
rpa
)
手势识别
支持向量机(SVM)
迁移学习
Keywords
surface electromyography(sEMG)
Riemann Procrustes analysis(
rpa
)
pattern recognition
support vector machine(SVM)
transfer learning
分类号
O17 [理学—基础数学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于黎曼普鲁克的手部离散动作识别方法
王志恒
沈家和
都明宇
杨庆华
《高技术通讯》
CAS
2024
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