基于改进深度森林的表面肌电手势识别方法

为提高基于表面肌电图（surface Electromyo Graphy, sEMG）手势识别的准确率，提出一种改进深度森林相结合的手部运动识别方法.将极致梯度提升（eXtreme Gradient Boosting,XGBoost）树引入深度森林模型，与随机森林和完全随机森林共同组成深度森林的级联结构.深度森林模型在每个层次上集成3种不同的基于树的分类器，共4个决策森林，包括1个随机森林、1个极端随机森林和2个极致梯度提升树，利用不同学习算法之间的互补性来提高分类性能.为评估该模型性能，采集4名健康受试者的表面肌电信号进行手部动作识别验证试验，并与随机森林、支持向量机、一维卷积神经网络及二维卷积神经网络等算法比较.结果表明，提出方法对16种常用手部动作的平均识别精度为94.14%，对表面肌电信号实现了较高的分类准确率.