【摘 要】
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因传统方法的肌电手势识别过度依赖特征工程,基于深度学习的肌电手势识别研究得到了更高的关注。针对稀疏sEMG所直接生成的肌电图片并未取得令人满意的识别效果,以及很容易导致网络出现过拟合等问题,基于多通道表面肌电特征图像的手势识别具有重要的研究意义。针对以上问题,采集人体前臂sEMG并构建多通道表面肌电特征图像数据集,以深度学习、多视图学习为研究基础,开展手势识别研究,提升稀疏sEMG的手势识别性能。
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因传统方法的肌电手势识别过度依赖特征工程,基于深度学习的肌电手势识别研究得到了更高的关注。针对稀疏sEMG所直接生成的肌电图片并未取得令人满意的识别效果,以及很容易导致网络出现过拟合等问题,基于多通道表面肌电特征图像的手势识别具有重要的研究意义。针对以上问题,采集人体前臂sEMG并构建多通道表面肌电特征图像数据集,以深度学习、多视图学习为研究基础,开展手势识别研究,提升稀疏sEMG的手势识别性能。本文主要研究工作如下:（1）构建多通道表面肌电特征图像数据库。基于一维信号与二维图像的映射公式和图像通道的拼接原理,结合文献分析法和生成肌电图像一致性对比选取的IEMG、RMS、MDF、MNF四种特征,构建多通道表面肌电特征图像数据库。（2）基于深度学习的手势识别模型。引入Inception和SE块,搭建IM-SENet模型,保证特征图的充分融合,提高特征图的复杂程度。对比三种肌电图像的识别效果实验,网络识别率可达到91.52%,个体间手势识别率最大差近10%。（3）基于多视图融合的手势识别模型。基于多视图学习和IM-SENet,提出多视图融合网络,提高特征的独特性和多样性。实验结果表明,不仅模型识别率得到了提升,达92.47%,并且个体差异性的影响得到了弱化,个体间识别率差为3%。将Nina Pro DB1稀疏sEMG数据集作为网络的输入,识别率达88.52%。通过英国Seed Robotics公司的五指灵巧手验证多视图融合网络的有效性。本文所提出的网络模型,有效地提高了在稀疏肌电信号数据上的手势识别率,也弱化了个体差异性影响。
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