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题名基于肌电信号和加速度信号的动态手势识别方法
被引量：7
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作者
谢小雨
刘喆颉
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机构
太原理工大学物理与光电工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第9期2700-2704,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61274089)
山西省国际合作项目(2014081029-2)~~
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文摘
为了增强手势识别的多样性和简便性,提出了一种基于肌电信号(EMG)和加速度(ACC)信息融合的方法来识别动态手势。首先,利用MYO传感器采集EMG和ACC的手势动作信息;然后分别对ACC和EMG信号作特征降维和预处理;最后,为减少训练样本数,提出用协作稀疏表示分类器来识别基于ACC信号的姿态手势,用动态时间规整(DTW)算法和K-最邻近分类器(KNN)来分类EMG信号的手形手势。其中在利用协作稀疏表示分类器识别ACC姿态信号时,通过对创建字典最佳样本个数以及特征降维的维数进行研究来降低手势识别的复杂度。实验结果表明,手形手势的平均识别率达到了99.17%,对于向上向下、向左向右4种姿态手势平均识别率达到96.88%,而且计算速度快;对于总体的12个动态手势,其平均识别率达到96.11%。该方法对动态手势的识别率较高,计算速度快。
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关键词
手势识别
协作稀疏表示
肌电信号
动态时间规整算法
加速度
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Keywords
gesture recognition Collaborative Sparse Representation （CSR） ElectroMyoGraphy （EMG） Dynamic Time Warping （DTW） algorithm ACCeleration（ACC）
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名采用双字典协作稀疏表示的光照及表情顽健人脸识别
被引量：2
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作者
龚飞
金炜
朱珂晴
符冉迪
曹燕
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机构
宁波大学信息科学与工程学院
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出处
《电信科学》
北大核心
2017年第3期52-58,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(No.61471212)
浙江省自然科学基金资助项目(No.LY16F010001)
宁波市自然科学基金资助项目(No.2016A610091)~~
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文摘
提出一种采用小波变换(WT)及双字典协作稀疏表示分类(CSRC)的人脸识别方法——WT-CSRC。WT-CSRC首先利用PCA(主成分分析)将小波分解后的人脸高频细节子图融合成高频细节图像;然后用PCA分别对人脸低频图像和高频细节图像进行特征提取,构造低频和高频特征空间,并用训练样本在两种特征空间上的投影集构造低频字典和高频字典;最后将测试样本在两种字典上进行稀疏表示,并引入互相关系数以增强人脸识别的可靠性,实现了人脸的协作分类。实验结果表明,提出的方法提高了人脸识别率,对光照变化及表情变化具有较强的顽健性,并且具有较高的时间效率。
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关键词
人脸识别
双字典
协作稀疏表示
互相关系数
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Keywords
face recognition
double-dictionary
collaborative sparse representation
cross correlation coefficient
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名改进的两阶段协作稀疏表示分类器
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作者
黄少煌
黄立勤
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机构
福州大学物理与信息工程学院
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出处
《南阳理工学院学报》
2016年第2期38-43,53,共7页
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基金
国家自然科学基金(61471124)
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文摘
稀疏表示的分类器(Sparse Representation-based Classifier,SRC)利用全部的训练集进行训练来得到一个完备基,这使其时间复杂度增长,同时,稀疏表示算法过分强调稀疏项对于分类的作用而忽略了类别之间的协作稀疏表示对于分类的影响。针对这个问题,本文在徐勇等人提出的TPTSR(Two-Phase Test Sample Sparse Representation)算法的基础上提出了一种改进算法,即改进的两阶段协作稀疏表示分类器(Improved Two-Phase Collaborative Sparse Representation Classifier,ITPCSRC),该算法尝试通过寻找一个具有与测试样本关联性最大而且又满足SRC关于训练样本基本假设的完备基来对测试样本进行协作的稀疏表示。本方法在ORL人脸库、Yale人脸库和AR人脸库上进行实验,并与目前最新的基于稀疏表示改进的分类器算法相比,ITPCSRC算法识别率得到了显著提高。
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关键词
协作稀疏表示
核距离
分类器
人脸识别
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Keywords
collaborative sparse representation
kernel-induced distance
classifier
face recognition
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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