基于深度学习与灰度图的肌电机械手手势识别

作     者：罗肖媛 黄文静 曾学武 段小刚 郑哲文 王子怡 LUO Xiao-yuan;HUANG Wen-jing;ZENG Xue-wu;DUAN Xiao-gang;ZHENG Zhe-wen;WANG Zi-yi

作者机构：中南林业科技大学材料科学与工程学院湖南长沙410004 和天(湖南)国际工程管理有限公司湖南长沙410006 中南智能湖南工业4.0创新中心湖南长沙410000 

出 版 物：《长沙航空职业技术学院学报》 (Journal of Changsha Aeronautical Vocational and Technical College)

年 卷 期：2023年第23卷第4期

页      面：33-38页

学科分类：080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 0828[工学-农业工程] 082801[工学-农业机械化工程] 0804[工学-仪器科学与技术] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：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 

主　　题：肌电信号 灰度图像 卷积神经网络 手势肌电识别 

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。