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基于气压肌动图和改进神经模糊推理系统的手势识别研究
汪雷 黄剑 段涛 伍冬睿 熊蔡华 崔雨琦 手势识别 肌动图 神经模糊推理系统 自适应学习算法 Gesture recognition mechanomyogram neural fuzzy inference system adaptive learning algorithm
手势识别是人机交互领域的重要研究内容, 为截肢患者控制智能假肢手提供基础. 当前主流方法之一是利用表面肌电图识别手部运动意图, 但肌电信号存在信号弱,易受噪声,汗液,疲劳影响等缺点. 同时肌电图在识别准确率方面, 尤其是截肢患者手势识别方面仍然具有较大的提升空间. 针对这些问题, 本文设计了基于气压肌动图的穿戴式信号采集装置, 为手势识别提供了优质的信号源. 结合深度神经网络中全连接层结构,典型抽样和标准正则化技术, 提出了一种改进多类神经模糊推理系统, 与传统神经模糊推理系统相比泛化能力得到显著提升. 我们招募了7名健康受试者和1名截肢受试者, 并用八种算法开展离线实验. 所提方法在残疾人手势识别实验中取得了97.25%的最高平均准确率, 在健康人手势识别实验中取得了98.18%的最高平均准确率. 与近年公开报道的多种手势识别研究相比, 本文所提方法的综合性能更优.
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