[发明专利]一种用于鲁棒肌电控制的无关手势处理方法及系统

摘要

本发明公开了一种用于鲁棒肌电控制的无关手势处理方法及系统，将高密度肌电信号转换为视频信号，首先利用三维卷积神经网络提取视频信号的时序‑空间特征，对手势模式进行精确的刻画，随后利用自编码器判断未知手势数据是否为预定义手势模式，若是，则给出识别结果，若不是，则给出无关手势的输出指令，从而进行拒判。本发明相对传统方法，利用了骨骼肌活动时的时空特征，对异常手势拒判效果得到显著提升，在此基础上，使得基于肌电控制的人机交互设备抗干扰能力更强，从而使其适应实际使用中灵巧的手在多个功能中复用的复杂环境。

主权项

1.一种用于鲁棒肌电控制的无关手势处理方法，其特征在于，包括：基于采集到的指定手势集的肌电信号构建训练数据；基于采集到的指定手势集与无关手势集的肌电信号构建测试数据；基于所述训练数据对预先构建的基于三维卷积神经网络的模型进行训练，得到最优的三维卷积神经网络模型参数；基于训练得到的所述三维卷积神经网络模型，获取所述训练数据的时序‑空间信息；基于所述训练数据的时序‑空间信息，训练指定手势集数目的基于自编码器的神经网络模型，得到最优的基于自编码器的神经网络模型参数；根据各个类别的自编码器重构误差大小，对每一个指定手势设定特定的拒判阈值；基于所述经过训练得到的所述三维卷积神经网络模型、所述经过训练得到的基于自编码器的神经网络模型，以及所述拒判阈值，对所述测试数据进行识别，输出无关手势识别结果。