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基于肌电信号稀疏特征的手势识别方法研究

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【作者】 李赵春顾权王玉成

【Author】 Li Zhaochun;Gu Quan;Wang Yucheng;School of Mechanical and Electrical Engineering , Nanjing Forestry University;Changzhou Institute of Advanced Manufacturing Technology , Hefei Institute of Material Sciences ,Chinese Academy of Sciences;

【通讯作者】 王玉成;

【机构】 南京林业大学机械电子与工程学院中国科学院合肥物质科学研究院常州先进制造技术研究所

【摘要】 基于表面肌电信号(sEMG)的手势识别技术是人机自然交互领域的重要研究方向。手势识别技术的实现关键在于如何提取sEMG信号的有效特征。提出了一种提取sEMG信号稀疏特征用于多类手势识别的有效方法。该方法以稀疏表示作为特征提取工具,以支持向量机(SVM)作为分类器对多个手势进行识别。首先,采用双阈值法检测分割出手势动作的活动段;其次随机抽取部分运动段样本初始化稀疏表示词典,利用KSVD方法对过完备字典和稀疏系数进行无监督更新;最后,利用SVM对稀疏系数特征向量进行分类以实现对不同手势的识别。通过在公开数据库和自有数据库上进行实验测试,结果表明结合稀疏特征和SVM分类方法可实现16种手势平均识别准确率达到98.4%。

【所属期刊栏目】 信号处理 (2020年04期)
  • 【DOI】10.16157/j.issn.0258-7998.191336
  • 【分类号】TN911.7;TP181
  • 【下载频次】88
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