融合双层注意力与多流卷积的肌电手势识别记忆网络

针对表面肌电信号(surface electromyography, sEMG)手势识别使用卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)提取特征不够充分,且忽略时序信息而导致识别精度不高的问题,本文创新性地提出了一种融合双层注意力与多流卷积神经网络(multi-stream convolutional neural network, MS-CNN)的sEMG手势识别记忆网络模型。首先,利用滑动窗口生成的表面肌电图像作为该模型的输入;然后在MS-CNN中嵌入通道注意力层(channel attention module, CAM),弱化无关信息,使网络能够更加专注sEMG的有效特征;其次,通过长短期记忆网络(long short term memory network, LSTM)对输入的特征进行时序上的激励,关注更多sEMG的时序信息,让网络在时间维度上拥有更强的学习能力;最后,采用时序注意力(time-sequence attention, TSA)层对LSTM的状态进行关注,从而更好地学习重要肌肉信息,提高手势识别精度。在NinaPro数据集上...     

基于EMD分解与1-D CNN算法的光纤振动信号的识别

为提高基于相敏光时域反射计(-OTDR)的分布式光纤声传感系统(DAS)对入侵振动事件的识别准确率,提出一种基于经验模态分解(EMD)与一维卷积神经网络(1-D CNN)相结合的识别方式。该方式首先使用EMD将振动信号分解为m阶本征模函数(IMF),然后使用皮尔逊相关系数(PCC)判断出有效的IMF分量,将有效的IMF分量使用小波阈值去噪算法(WTD)进行去噪,对所有去噪后的IMF分量求和得到重构信号,最后使用1-D CNN对重构信号进行识别。实验证明该识别方式能快速完成对识别模型的训练,训练时间小于3min,并且能有效识别在实际环境中采集的入侵振动信号,对入侵信号的识别准确率可达98.3。     

CNN联合BI-LSTM混合模型的手势识别算法

基于视觉的手势识别是人机交互的热点.针对手势图像易受环境影响造成部分图像缺失,进而导致手势识别精度难以提升的问题,提出了一种基于静态手势图片数据的卷积神经网络(CNN)联合双向长短时记忆循环神经网络(Bi-LSTM)的混合模型.通过随机擦除算法处理手势数据集,可以充分模拟手势缺失问题,首先利用CNN提取手势的空间特征,...     

基于深度卷积神经网络的手势识别

在手势识别的过程中,手势变化的多样性和手势本身的复杂性会对手势识别的精确性和可靠性带来很大的影响。为了能够实现高准确率的手势识别,文章提出了一种基于深度卷积神经网络(CNN, Convolutional neural network)的手势识别方法。该方法针对22个英文字母(排除了G、S、J和Z)实现静态手势识别,首先选用合适的手势数据集,通过使用Keras(神经网络的高级API)实现卷积神经网络,最终获得较高的识别率,可以达到97%。实验表明,该方法可实现背景单一手势图像的精确识别。     

基于峭度加权VMD和熵特征的雷达脉内调制识别

针对复杂电磁环境下识别雷达信号脉内调制样式困难以及受噪声影响识别准确率受限的问题,提出了一种将变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)与熵特征提取相结合的识别方法。首先,通过基于峭度加权的改进VMD算法对雷达信号进行分解,得到由三个本征模态函数组成的最优分量集合;其次,对各分量分别计算其模糊熵、排列熵和符号熵值,从而实现对熵特征信息提取;最后,将特征向量输入到支持向量机完成识别。相较于其他方法,该方法有着较高的识别准确率和抗噪性能,在2 dB信噪比以上平均识别准确率为94.63%。     

基于双分类器的自适应单双手手势识别

针对传统卷积神经网络(CNN)中仅有对单手手势语义进行识别的算法和深度学习手势识别算法中CNN的收敛性差和识别精度低的问题,提出了一种基于两个分类器的自适应单双手手势识别算法以对单手和双手进行识别.该算法的核心是联合两个分类器进行单双手手势识别.首先,采用手数分类器对手势进行分割分组预测,将手势识别转化成部分手势图像识...     

非线性SVM融合LDA的sEMG手势识别应用分析

针对非线性SVM及LDA算法在肌电信号手势识别应用上的合理性问题进行实验,比较新型非线性支持向量机(SVM)分类方法和实际应用中常用的线性判别分析(LDA)在肌电图手势识别上的优劣。首先采用1到6不同数量的电极采集3组不同的手臂动作的前臂肌电信号,记录数据。然后,通过计算机编写算法程序对比SVM和LDA两种方法在不同电极数量下的肌电手势识别的准确率。最后得出结论,2种算法的手势识别率与肌电电极数量密切相关,根据电极数选择合适的分类算法。分析表明,该实验在减少电极数量情况下对手势识别算法的选择有重要意义。     

基于二维统计经验模态分解的三维面形测量

提出一种基于二维统计经验模态分解(BSEMD,bidi mensional statistical empirical mode decomposition)的三维面形检测方法。BSEMD在 构造上下包络时不是直接采用插值的方法而是 引入了平滑过程,因此比传统的经验模态分解(EMD)方法有更好的抑噪效果。首先对采集到 的结构光变形条纹进行BSEMD后,去掉背景分量可得到含有被测物体高度信息的基频分量; 然后结 合希尔伯特变换得到调制相位;最后通过相位和高度的映射公式计算出物体的高度。计 算机模拟和实验都验证了本文方法的有效性。     

基于集合经验模态分解敏感固有模态函数选择算法的滚动轴承状态识别方法

为了更有效地提取滚动轴承各状态振动信号的特征,该文提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)的敏感固有模态函数(IMF)选择算法。该算法对振动信号经EEMD分解后得到的固有模态函数采用峭度值、相关系数相结合的方法自动提取其敏感分量,以此获得振动信号的初始特征。再运用奇异值分解和自回归(AR)模型方法得到滚动轴承各状态振动信号的特征向量,并将其输入到改进的超球多类支持向量机中进行智能识别,从而实现滚动轴承的正常状态,不同故障类型及不同性能退化程度的各状态识别。实验结果表明,相比基于经验模态分解结合自回归模型或奇异值分解的特征提取方法,该方法可更有效地提取滚动轴承故障特征信息,且识别精度更高。     

一种基于集成卷积神经网络的SAR图像目标识别算法

针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像目标识别问题，提出了一种基于集成卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的SAR图像目标识别方法。首先对原始数据集进行数据增强的预处理操作，以扩充训练样本；接着通过重采样的方法从训练样本中获取不同的训练子集，并在训练各基分类器时引入Dropout和Padding操作，有效增强了网络泛化能力；然后采用Adadelta算法与Nesterov动量法结合的思想来优化网络，提高了网络的收敛速度和识别精度；最后采用相对多数投票法对基分类器的分类结果进行集成。在MSTAR数据集上进行的实验结果表明，集成后的模型识别准确率达到99.30%,识别性能优于单个卷积神经网络，具有较强的泛化能力和较好的稳健性。     

融合双流三维卷积和注意力机制的动态手势识别

得益于计算机硬件以及计算能力的进步,自然、简单的动态手势识别在人机交互方面备受关注。针对人机交互中对动态手势识别准确率的要求,该文提出一种融合双流3维卷积神经网络(I3D)和注意力机制(CBAM)的动态手势识别方法CBAM-I3D。并且改进了I3D网络模型的相关参数和结构,为了提高模型的收敛速度和稳定性,使用了批量归一化(BN)技术优化网络,使优化后网络的训练时间缩短。同时与多种双流3D卷积方法在开源中国手语数据集(CSL)上进行了实验对比,实验结果表明,该文所提方法能很好地识别动态手势,识别率达到了90.76%,高于其他动态手势识别方法,验证了所提方法的有效性和可行性。     

融合表面肌电和加速度信号的下肢运动模式识别研究

为了提高下肢运动模式识别率,本文设计了一种融合表面肌电和加速度信号的下肢运动模式识别方法.首先,用局部均值分解将表面肌电信号分解为多个乘积函数（Product Functions,PFs）,再计算PF成分的多尺度排序熵.然后,通过拉普拉斯权重（Laplacian score,LS）特征选择算法选定每路肌电信号的一个尺度排序熵为特征,并把该特征和加速度信号的排序熵组成特征向量.最后,根据类内欧氏距离和类间样本分布,设计了改进的二叉树支持向量机,把特征向量输入该支持向量机进行下肢运动模式分类.实验结果表明所提方法对七个日常动作的平均识别率达到98.62%,相较于其他方法有较高的识别率.     

基于神经网络的无线信道场景识别

无线信道场景识别对于无线资源调度和系统性能的优化等具有重要意义.文中基于QuaDriGa平台研究了反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)和卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)在无线信道场景识别中的应用.首先,利用QuaD...     

基于串联式一维神经网络的毫米波雷达动态手势识别方法

现有的基于雷达传感器的手势识别方法,大多先利用雷达回波对手势的距离、多普勒和角度等信息进行参数估计,得到各种数据谱图,然后再利用卷积神经网络对这些谱图进行分类,实现过程较为复杂。该文提出一种基于串联式1维神经网络(1D-ScNN)的毫米波雷达动态手势识别方法。首先基于毫米波雷达获取动态手势的原始回波,然后利用1维卷积和池化操作对手势特征进行提取,并将这些特征信息输入1维Inception v3结构。最后在网络的末端接入长短期记忆(LSTM)网络来聚合1维特征,充分利用动态手势的帧间相关性,提高识别准确率和训练收敛速度。实验结果表明,该方法实现过程简单,收敛速度快,识别准确率可以达到96.0%以上,高于现有基于数据谱图的手势分类方法。     

融合双流三维卷积和注意力机制的动态手势识别

得益于计算机硬件以及计算能力的进步,自然、简单的动态手势识别在人机交互方面备受关注。针对人机交互中对动态手势识别准确率的要求,该文提出一种融合双流3维卷积神经网络(I3D)和注意力机制(CBAM)的动态手势识别方法CBAM-I3D。并且改进了I3D网络模型的相关参数和结构,为了提高模型的收敛速度和稳定性,使用了批量归一化(BN)技术优化网络,使优化后网络的训练时间缩短。同时与多种双流3D卷积方法在开源中国手语数据集(CSL)上进行了实验对比,实验结果表明,该文所提方法能很好地识别动态手势,识别率达到了90.76%,高于其他动态手势识别方法,验证了所提方法的有效性和可行性。     

基于时空压缩特征表示学习的毫米波雷达手势识别算法

针对现有无线射频信号的手势识别研究中的数据预处理和特征利用问题,该文提出一种用于调频连续波(FMCW)雷达的时空压缩特征表示学习的手势识别算法。首先对手部反射的毫米波雷达回波信号的距离-多普勒(RD)图进行静态干扰去除和动目标点筛选,减少杂波对手势信号的干扰,同时减少计算数据量;然后提出一种压缩手势时空特征的表示方法,利用动目标点的主导速度来表示手势的运动特征,实现多维特征的压缩映射,并保留手势运动的关键特征信息;最后设计了一个单通道的卷积神经网络(CNN)来学习和分类多维手势特征信息并应用于多用户和多位置的手势识别。实验结果表明,与现有其他手势识别算法相比,该文提出的手势识别方法在识别精度、实时性以及泛化能力上都具有明显的优势。