基于卷积神经网络的表面肌电信号手势识别

在当前科学技术快速发展的大背景下,通过应用卷积神经网络原理,能够将表面肌电信号的手势通过一维多通道的方式识别出来,避免在前期采用复杂的方法对表面信号进行预处理以及对信息采用手工提取方法所花费的时间.基于此,以右手为活动手,分析了握拳、向左、向右以及展拳4种手势时的表面肌电信号.将不同手势的肌电信号进行标记,生成信号长度不同的8通道信号训练集和测试集,并借助卷积神经网络的相关原理分析了卷积状态下的采样.借助相关研究后通过卷积神经网络的应用,能够实现卷积神经网络表面肌电信号的高效处理,从而实现对手势信号的识别,且识别率能够满足具体使用需求,因此其在实际工作中应用是有价值的.     

基于卷积神经网络的表面肌电信号手势识别

运用卷积神经网络原理,实现一维多通道的表面肌电信号的手势识别,避免了复杂的前期表面信号的预处理,以及手工特征提取阶段。文中分别采集右手的握拳、向左、向右和展拳4种手势的表面肌电信号。然后将采集的四种不同手势的肌电信号进行切割与标记,生成不同信号长度的八通道信号的训练集与测试集,运用卷积神经网络的原理,分别对其进行卷积、下采样。经过试验研究发现,运用卷积神经网络处理一维多通道表面肌电信号,从而实现手势识别的算法是可行的,并且能够得到较高的识别率。     

基于自排序熵的表面肌电信号特征提取方法

针对人体表面肌电信号的非平稳、非线性特点,提出一种基于排序熵和自互信息的自排序熵指标,定量描述表面肌电信号的内在动力学特性,实现肢体不同运动状态下肌电信号非线性特征的有效刻画.进行健康受试者上肢肘关节不同弯曲角度下表面肌电采集实验,计算其自排序熵指标并运用支持向量机进行动作识别,通过与已有表面肌电特征指标的对比分析,验证文中方法的有效性.     

基于多源信息融合的手势智能交互系统

利用表面肌电信号（surface ElectroMyoGraphy， sEMG）设计了一个提高分类准确性和快速性的识别系统，用于捕获手势动作并进行人机交互.首先，基于无线肌电测量系统和飞行器自主搭建了智能交互平台；接着，采用滑动时间窗的方法对原始sEMG信号设计短时能量阈值进行信号活动段始末点的确定，从而抑制了动作刚执行时趋势段对识别结果的影响；然后，利用时域统计分析对sEMG信号进行特征分析，并提出了一种融合加速度特征信息和sEMG信号的方法来建立5种手势的分类模型.与仅使用sEMG信息源的方式相比，此方法提高了识别准确率.最后，手势控制飞行器运动的实验证明了本方法的可行性和有效性.     

基于LightGBM的改进表面肌电信号手势识别研究

为了提升表面肌电信号(sEMG)手势动作识别的准确性和训练效率,提出一种基于LightGBM的手势识别模型.传统的GBDT算法训练效率较低,准确率无法快速提升,LightGBM算法采用基于梯度的单侧采样和互斥特征捆绑改进性能,具有训练速度快、占用内存低、分类准确率高的优势.将臂环采集到的8通道sEMG数据按时间顺序进行...     

融合表面肌电和加速度的手势动作识别

针对复杂动态手势识别问题,提出一种融合表面肌电和加速度传感信息的识别方法,对四路表面肌电与三轴加速度信号进行数据采集,通过预处理提取有效活动段,将一个完整动态手势分割为三个区段:起始段、主特征段和收尾段,提取加速度信号的宏观全局特征,并与主特征段表面肌电信号的复杂度微观细节特征组成特征向量,输入支持向量机完成分类。实验结果显示,该方法对4名受试者执行的6种中国手语手势的最高识别率为 91.2%,证明该方法对复杂动态手势具有较好的可识别性。     

基于双通道表面肌电信号的在线手势识别系统研究

为了获得更加便捷和简单的人机交互方式,采用由Arduino UNO开发板和肌电传感器组成的双通道表面肌电信号采集系统采集手前臂的表面肌电信号,并在上位机中利用MATLAB（R2018b）对采集到的信号进行预处理、活动段检测、特征提取和分类器训练与预测;在识别出手势动作之后,利用GUI界面实时地显示出识别结果。该系统从肌电信号到手势识别、再从手势识别到计算机系统的人机交互方式展现了巨大的潜力和应用空间,尤其是在虚拟现实领域。     

肌电信号多通道相关性特征手势识别方法

多通道表面肌电信号（surface electromyography,sEMG）传统手势识别方法,主要提取各个通道时域、频域和时频域特征作为分类器的输入,鲜有考虑通道间的相关性,在提升识别精度上遇到瓶颈。为了充分利用sEMG多通道信息以提高手势识别精度,提出一种以多通道相关性为特征的肌电手势识别方法。该方法计算多通道间一致性相关系数,作为多通道sEMG线性相关特征参数,同时获取多通道间的互信息,作为多通道sEMG非线性相关特征参数。实际运用中精确估计联合概率密度函数往往十分困难,根据互信息与copula熵关系,将互信息估计转化为copula熵的估计,通过经验分布函数进行概率积分变换,采用非参数估计方法估计copula熵,从而避免联合概率密度函数的估计。利用两种相关性特征参数构建多通道相关性特征进行对比实验,基于stacking模型使用多通道相关性特征与4种常用时域特征进行识别并对比结果,其次基于多通道相关性特征使用stacking模型与5种常用分类器进行对比识别,实验结果表明所提的多通道相关性特征能有效区分手势动作,在采集的健康受试者手势数据集上平均识别准确率达到94%。     

基于AdaBoost的人脸特征挑选与特征融合算法研究

针对人脸识别中的特征挑选和特征融合问题进行研究。结合已有的基于AdaBoost的人脸特征挑选方法,挑选出最具分类能力的特征,并将挑选出的多类人脸特征在特征层进行融合,得到一个统一的人脸特征用于模式分类。通过在FERET人脸库上的实验表明,其识别方法具有良好的识别效果。     

一种基于特征融合的人脸识别新方法

提出了一种基于特征融合的人脸识别新方法。首先采用两种不同的K-L变换分别降低原始图像空间的维数，避开人脸识别小样本集的局限，然后利用复向量将同一样本的两组特征向量合并在一起，通过运用具有统计不相关性的复线性鉴别分析来抽取人脸图像的有效鉴别特征，最后在ORL人脸库上实验结果表明所提出的方法不仅识别性能优于经典的Fisherfaces，而且仅用14个特征识别率就达到96％。     

结合深度学习与特征多尺度融合的微钙化簇检测

为了准确识别X线图像中的微钙化簇以进行乳腺癌的辅助诊断与早期预防,结合细粒度级联增强网络(FCE-Net)与多尺度特征融合算法(MFF),提出微钙化簇目标检测方法.首先构建FCE-Net累加卷积模块层级权重,并增强多分支结构,得到细粒度卷积特征图.然后构建MFF候选检测网络,通过二倍上采样融合多尺度特征,得到目标置信度和区域坐标.最后在感兴趣区域池化层分类目标并调整边界框.在MIAS数据集上实验表明,结合FCE-Net与MFF可以提升微小目标的深层特征提取能力,同时增强目标分类与定位的准确度.     

基于区域特征融合网络的群组行为识别

针对目前群组行为识别方法未充分利用场景空间信息和计算复杂度较高的问题,文中提出基于区域特征融合的群组行为识别方法.首先,利用卷积神经网络提取场景的区域特征.再将场景区域特征依据空间位置分离、排列、组合成一系列区域特征序列.最后,利用长短时记忆网络融合区域特征序列,同时综合多层次和多模态策略提升方法效果.在Collective、Volleyball数据集上的实验表明文中方法性能较优.     

基于UDCT和三角形测量特征融合的手背静脉识别

提出了一种基于特征融合的手背静脉识别算法,首先对手背静脉图像感兴趣区域进行预处理,然后采用均衡离散曲率波变换对感兴趣区域进行变换,接着对变换系数进行相位编码,并计算编码统计直方图的卡方距离,当此距离与阈值相差较大时,得到识别结果;否则,对预处理后的图像提取静脉骨架,确定相关的特征点,通过三角测量法来计算匹配距离,对和采用加权平均法来获得最终的识别结果.该方法在识别时间没有明显增加的情况下,而识别的效果却得到了提高.     

基于渐进式嵌套特征的融合网络

显著目标检测是指通过引入人类视觉注意力机制,使计算机能检测视觉场景中人们最感兴趣的区域或对象.针对显著性目标检测中存在检测边缘不清晰、检测目标不完整及小目标漏检的问题,文中提出基于渐进式嵌套特征的融合网络.网络采用渐进式压缩模块,将较深层特征不断向下传递融合,在降低模型参数量的同时也充分利用高级语义信息.先设计加权特征融合模块,将编码器的多尺度特征聚合成可访问高级信息和低级信息的特征图.再将聚合的特征分配到其它层,充分获取图像上下文信息及关注图像中的小目标对象.同时引入非对称卷积模块,进一步提高检测准确性.在6个公开数据集上的实验表明文中网络取得较优的检测效果.     

基于3D多尺度特征融合残差网络的高光谱图像分类

深度学习中用于训练的高光谱图像(HSI)数据十分有限,因此较深的网络不利于空谱特征的提取.为了缓解该问题,文中提出3D多尺度特征融合残差网络,利用深度学习和多尺度特征融合的方式对光谱-空间特征进行有序的学习.首先对3D-HSI数据进行自适应降维,将降维后的图像作为网络输入.然后,通过多尺度特征融合残差块依次提取光谱-空间特征,融合不同尺度的特征,通过特征共享增强信息流,获得更丰富的特征.最后以端到端的方式训练网络.在相关数据集上的测试表明,文中网络具有良好的分类性能.     

基于运动特征融合的快速视频超分辨率重构方法

基于深度学习的视频超分辨率重构方法常面临重构精度不高或重构时间过长的问题,难以实时获得高精度的重构结果.针对此问题,文中提出基于深度残差网络的视频超分辨率重构方法,可以快速地对视频进行高精度重构,并在较小分辨率视频的重构过程中达到实时重构的要求.自适应关键帧判别子网自适应地从视频帧中判别关键帧,关键帧经过高精度关键帧重构子网进行重构.对于非关键帧,将其特征与邻近关键帧间的运动估计特征和邻近关键帧的特征逐层融合,直接获得非关键帧的特征,从而快速获得非关键帧的重构结果.在公开数据集上的实验表明,文中方法能实现对视频的快速、高精度重构,鲁棒性较好.     

基于轻量级特征融合卷积网络的图像分类算法

传统卷积神经网络存在卷积核单一、网络结构复杂和参数冗余的问题。提出一种轻量级特征融合卷积神经网络MS-FNet。在融合模块中采用多路结构以增加卷积神经网络的宽度,通过不同尺寸的卷积核对输入特征图进行处理,提高网络在同一层中提取不同特征的能力,并在每次卷积后采用批归一化、ReLU等方法去除冗余特征。此外,使用卷积层代替传统的全连接层,从而加快模型的训练速度,缓解因参数过多造成的过拟合现象。实验结果表明,MS-FNet可在降低错误率的同时,有效减少网络参数量。     

基于MRMR的文本分类特征选择方法

特征选择是文本分类技术中重要的处理步骤,特征词选择的优劣直接关系到后续文本分类结果的准确率。使用传统特征选择方法如互信息(MI)、信息增益(IG)、χ²统计量(CHI)等提取的特征词仍存在冗余。针对这一问题,通过结合词频-逆文档率(TF_IDF)和最大相关最小冗余标准(MRMR),提出了一种基于MRMR的特征词二次选取方法TFIDF_MRMR。实验结果表明,该方法可以较好地减少特征词之间的冗余,提高文本分类的准确率。