[发明专利]一种手势分类识别方法及其应用在审
| 申请号： | 202110542132.7 | 申请日： | 2021-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN113312994A | 公开（公告）日： | 2021-08-27 |
| 发明（设计）人： | 郭伟钰;杨永魁;陈瑞;陈超;辛锦瀚;王峥 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市诚辉律师事务所 11430 | 代理人： | 耿慧敏;朱伟军 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 手势 分类 识别 方法 及其 应用 | ||
1.一种手势分类识别方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：
获取表面肌电信号；对所述表面肌电信号进行特征提取得到手势特征序列和手势类型；将所述手势特征序列和所述手势类型输入循环门电路神经网络训练获得分类模型，采用所述分类模型实现手势分类识别。
2.如权利要求1所述的手势分类识别方法，其特征在于：获取表面肌电信号包括采用酒精擦拭实验设备和被试者皮肤表面，将采集肌电信号的电极放置在被试者的皮肤表面，实时采集不同手臂的手势动作带来的肌肉信号变化。
3.如权利要求2所述的手势分类识别方法，其特征在于：所述电极为8个，所述8个电极等距分布在前臂上。
4.如权利要求2所述的手势分类识别方法，其特征在于：所述表面肌电信号通过无线装置传输至智能终端进行数据处理。
5.如权利要求1所述的手势分类识别方法，其特征在于：对所述表面肌电信号进行处理包括将所述表面肌电信号转换为数字信号，对所述数字信号进行特征值提取。
6.如权利要求4所述的手势分类识别方法，其特征在于：所述表面肌电信号采用滑动加窗法输入至所述智能终端。
7.如权利要求6所述的手势分类识别方法，其特征在于：所述采集表面肌电信号频率为2kHZ，所述滑动窗口宽度为100ms，滑动步长为0.5ms。
8.如权利要求5所述的手势分类识别方法，其特征在于：所述特征值提取通过计算均方根值进行提取。
9.如权利要求1～8中任一项所述的手势分类识别方法，其特征在于：所述循环门电路神经网络包括全连接层。
10.一种手势分类识别方法的应用，其特征在于：将权利要求1～9中任一项所述的手势分类识别方法应用于人机交互系统。
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