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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
Source Publication自动化学报
ISSN0254-4156
2022
Volume48Issue:5Pages:1220-1233
Abstract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(Electromyogram, EMG)识别手部运动意图,但肌电信号存在信号弱和易受噪声、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,设计了基于气压肌动图(Pressure-based mechanomyogram, pMMG)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(Improved multicalss neural fuzzy inference system, IMNFIS),与传统自适应神经模糊推理系统(Adaptive neural fuzzy inference system, ANFIS)相比,泛化能力得到显著提升.招募了7名健康受试者和1名截肢受试者,并用8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,所提方法的综合性能更优.
Keyword手势识别 肌动图 神经模糊推理系统 自适应学习算法
DOI10.16383/j.aas.c200901
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Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56353
Collection学术期刊_自动化学报
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GB/T 7714
汪雷,黄剑,段涛,等. 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[J]. 自动化学报,2022,48(5):1220-1233.
APA 汪雷,黄剑,段涛,伍冬睿,熊蔡华,&崔雨琦.(2022).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.自动化学报,48(5),1220-1233.
MLA 汪雷,et al."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".自动化学报 48.5(2022):1220-1233.
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