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1.
在基于表面肌电信号的人机交互系统中,产生的肌肉疲劳降低了系统的稳定性。针对该问题,分析肌肉正常状态和疲劳状态下的肌电信号变化规律,提出一种改进的在线支持向量机增量训练算法。该算法在每次训练SVM(Support Vector Machine)模型时,计算各样本到分类超平面的距离,并以之为条件对不断更新的训练数据进行有条件的选择和遗忘,只留下最大距离1/2以内的数据。通过在线训练不断更新训练样本来获得新的SVM模型,用于适应肌肉疲劳过程中肌电信号的变化,同时防止多次在线训练过程中更新的样本改变训练集间初始边界。最后在智能轮椅上进行验证,实验结果表明:该算法有效减少了肌肉疲劳在人机交互系统中的影响,使得系统能够保持长时间稳定操作。 相似文献
2.
提出了一种新颖的基于视角不变的三维手势轨迹识别方法,手势分割采用Kinect传感器获取图像深度信息,通过先定位起始点再定位结束点的方法定位手心点,使手势轨迹点定位有自动无延时的特性。采用改进的质心距离函数表示视角不变的三维轨迹特征,隐马尔可夫模型用于训练和识别有效的轨迹。实验结果表明,该方法具有光照及复杂背景鲁棒性,数字0~9的平均识别率可达97.7%。 相似文献
3.
4.
利用汉语语音的统计特性,对文献[3]中提出的语音包化协议进行了改进,在理论上证明了最佳语音包长的存在并给出了最佳语音包长所必须满足的数学表达式。 相似文献
5.
6.
在支持向量机多分类方法基础上,提出了一种改进的有向无环图支持向量机( Directed
Acyclic Graph Support Vector Machine,DAGSVM) 手势识别方法。首先根据Kinect 采集到
的场景深度信息将前景和背景分开,分割得到手,然后提取其特征向量,利用特征向量训练多
个SVM 两分类器,采用DAG 拓扑结构构成DAGSVM 多分类器,并对其结构排序进行改进。
实验证明,与其他支持向量机多分类方法相比,改进后的DAGSVM 分类器能够达到更高的识
别率,并将这个手势识别方法用于智能轮椅的控制上,收到了良好的效果。 相似文献
7.
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9.
10.