一种基于深度学习和特征图像的肌电信号手势识别方法

（12）发明专利申请

（21）申请号 CN201510971796.X （22）申请日 2015.12.21 （71）申请人 浙江大学

地址 310027 浙江省杭州市西湖区浙大路38号

（10）申请公布号 CN105654037A

（43）申请公布日 2016.06.08

（72）发明人 耿卫东;李嘉俊;杜宇;卫文韬;胡钰 （74）专利代理机构 杭州求是专利事务所有限公司

代理人 邱启旺

（51）Int.CI

G06K9/00; G06F3/01; G06N3/08;

权利要求说明书 说明书 幅图

（54）发明名称

一种基于深度学习和特征图像的肌电信号手势识别方法

（57）摘要

本发明公开了一种基于深度学习和特征图

像的肌电信号手势识别方法，首先对采集手势肌电原始信号进行预处理；其次进行特征提取，通过不同尺寸和概率的采样窗口提取出包括时域、时频域的特征，并将这些特征转换成图像；然后将特征图像和其对应的动作标签一起输入到深度

神经网络中进行训练，得到网络模型；最后将测试数据和训练得到的网络模型输入深度卷积神经网络中进行预测，得到每段动作所有图像的预测标签，将这些标签按照多数同意规则进行投票，票数最高者为该段动作类别。本发明基于特征图像对深度卷积神经网络分类器进行识别。使用基于深度卷积神经网络的分类方法能够准确地识别同一被试的不同手势，较准确地识别不同被试间手势。

法律状态

法律状态公告日

法律状态信息

2016-06-08 公开 2016-06-08 公开

2016-07-06 实质审查的生效 2016-07-06 实质审查的生效 2019-05-21

授权

法律状态

公开 公开

实质审查的生效 实质审查的生效 授权

权利要求说明书

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说明书

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