基于多流卷积神经网络的动态手势识别

• 作者: 洪昕 王增峥
• 来源期刊: 中国医疗设备
• 学科: 医学
• 关键词: 手势识别 自然语言处理 卷积神经网络 过拟合
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 医学工程技术
• 页码范围: 20-22,40
• 页数: 4页
• 分类号: R318|TP391.9
• 字数: 3013字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-1633.2019.10.005

摘要

目的 提出一种基于表面肌电信号的多流卷积神经网络动态手势识别方法.方法 在表面肌电信号的基础上,引入了加速度以及陀螺仪信号来表征手势的运动特征,并给出了适应输入信号的三分支多流卷积神经网络结构.结果 经实自建数据库实验表明,多流卷积神经网络对多类别数据表征的动态手语孤立词有很好的识别效果,不会因数据类别差异而产生的过拟合现象.结论 该方法能有效识别多类别数据表征的动态手势,具有一定的创新性.对于其它的多类别数据表征的自然语言信号而言,该结构有一定的参考价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	洪昕	大连理工大学生物医学工程学院	4	7	1.0	2.0
2	王增峥	大连理工大学生物医学工程学院	1	1	1.0	1.0