基于灰度理论模型的截肢受试者手势分类方法研究

• 作者: 严光君 陈万忠 张涛 蒋鋆 任水芳
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 关键词: 灰度理论模型 手势动作分类 表面肌电信号 连续识别
• 年，卷（期）: 2021,（9）
• 所属期刊栏目: 模式识别与智能信息处理|Pattern Recognition and Intelligent Information Processing
• 页码范围: 2552-2560
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT200859

摘要

针对截肢者手势动作特征提取复杂、动作识别率较低的问题,该文提出一种基于灰度模型的特征提取方法.首先对预处理后的肌电信号与加速度信号经滑动窗信号截取.然后提取表面肌电信号均值、灰度模型的驱动项系数和加速度信号的绝对值均值构成特征向量,最后对滑动窗截取信号特征进行连续的识别.该文采用NinaPro(Non invasive adaptive Prosthetics)公开数据集对提出的方法进行验证,实验表明该文算法能够有效提取肌电和加速度信号的特征,对9名截肢受试者的17类手势动作的平均识别率达到91.14％,提高了17类手势的识别准确率,为仿生假肢人机交互控制算法提供了一种新的思路.