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| 基于深度学习与灰度图的肌电机械手手势识别 | |
| 引用本文： | 罗肖媛,黄文静,曾学武,段小刚,郑哲文,王子怡.基于深度学习与灰度图的肌电机械手手势识别[J].长沙航空职业技术学院学报,2023(4):33-38. |
| 作者姓名： | 罗肖媛 黄文静 曾学武 段小刚 郑哲文 王子怡 |
| 作者单位： | 1. 中南林业科技大学材料科学与工程学院;3. 中南智能湖南工业4.0创新中心 |
| 基金项目： | 湖南省自然科学基金面上项目“基于概率模糊理论的肌电假肢手抓握模式与力解码研究”（编号：2022JJ31015）阶段性研究成果； |
| 摘 要： | 为了提高肌电机械手手势识别的精度，首先将肌电信号信息转换为图片，实现更直观、更明显的肌电信息展示，然后使用迁移学习微调Res Net50模型，构建基于肌电信号灰度图的肌电机械手手势识别模型，并使用该模型对三种手势进行识别实验。结果显示，ResNet50模型对基于肌电灰度图的手势识别率高达93%，有效减少了过拟合现象并提高了识别精度。 |
| 关 键 词： | 肌电信号 灰度图像 卷积神经网络 手势肌电识别 |