[发明专利]基于多通道组合的神经网络手势动作分类算法在审
| 申请号： | 202210501271.X | 申请日： | 2022-05-10 |
| 公开（公告）号： | CN114818820A | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 孔康;李德盈;孙中圣 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/08;G06K9/62;G06N3/04;A61B5/389;A61B5/397;A61B5/11;A61B5/00 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 汪清 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明设计了一种基于多通道组合的神经网络手势动作分类算法，在利用LMS算法处理采集信号的前提下，结合小波包系数和时域的组合特征，搭建了四通道手势动作识别算法。综合对比了时域特征、频域特征和时频域特征中的小波包系数最大值特征和系数能量特征。对每个通道单独分析，取通道一的小波包系数最大值、通道二和通道三的平均绝对值以及通道四的小波包系数最大值和系数能量值作为组合特征对屈拇指、屈拇指和食指、屈食指、屈四指、握拳、屈食指和中指以及屈中间三指七种不同手势动作进行手势分类，使用BP神经网络作为分类器，主成分分析法降维处理，得到91.1％的平均识别率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 通道 组合 神经网络 手势 动作 分类 算法 | ||
【主权项】：
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