基于类脑计算的手势识别方法、系统及手势识别装置
公开
摘要
本发明提出了一种基于类脑计算的手势识别方法、系统及手势识别装置，方法包括：采集用户在手臂处的多通道肌电信号，进行滤波处理，得到第一数据集；分段处理以提取有效的手势活动段，并从提取的手势活动段中获取手势特征；将测试数据集输入到识别模型中；在识别模型中，第一记忆将测试数据集编码映射为超维向量，并与样本超维向量进行相似度计算，寻找相似度最高的样本超维向量，将该样本超维向量对应的样本手势作为预测手势并输出。本发明通过对人手臂表面肌电信号进行手势识别，只需在少量数据上进行学习即可达到理想的识别准确率，且计算方便，无需迭代多次，训练模型小，适合在硬件本地直接进行学习和预测。
基本信息
专利标题 ：
基于类脑计算的手势识别方法、系统及手势识别装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114569142A
申请号 ：
CN202210189979.6
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-02-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
曹琪琪刘冰
申请人 ：
浙江柔灵科技有限公司
申请人地址 ：
浙江省杭州市萧山区宁围街道利一路188号天人大厦2503
代理机构 ：
深圳智趣知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
李兴生
优先权 ：
CN202210189979.6
主分类号 ：
A61B5/389
IPC分类号 ：
A61B5/389 A61B5/397 A61B5/11 A61B5/00
IPC结构图谱
A
A部——人类生活必需
A61
医学或兽医学；卫生学
A61B
诊断；外科；鉴定
A61B5/389
肌电图
法律状态
2022-06-03 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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