[发明专利]一种融合肌电和微惯性测量单元多模态信号的手势识别方法有效
| 申请号： | 202110595989.5 | 申请日： | 2021-05-29 |
| 公开（公告）号： | CN113205074B | 公开（公告）日： | 2022-04-26 |
| 发明（设计）人： | 耿卫东;金文光;厉向东;梁秀波;戴青锋;朱俊威;毋从周;韩晨晨;周洲;姬源智;刘帅 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/00;G06V10/80;G06V10/82 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 刘静 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种融合肌电和微惯性测量单元多模态信号的手势识别方法，步骤如下：使用肌电电极和微惯性测量单元采集肌电数据和运动数据，并对两者进行同步处理后，进行训练集和测试集的划分；使用滑动窗口将每个信号段分割为多个固定长度的子信号段，并对每个子信号段的肌电数据与运动数据分别提取时域和频域特征；使用卷积神经网络分别提取肌电特征和运动特征的浅层和深层特征，并分别进行融合后输入分类网络，最后在决策层融合，输出每一手势类别的概率，识别模型进行训练后测试得到手势识别率。本发明融合肌电和微惯性测量单元多模态信号的手势识别方法能够充分利用肌电和运动数据各自的优势，故能更准确地识别同一被试的多种不同手势。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 惯性 测量 单元 多模态 信号 手势 识别 方法 | ||
【主权项】：
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