加速计与肌电传感器融合的智能手语识别系统

"这篇科研论文探讨了一种基于加速计与表面肌电传感器信息融合的手语识别方法，旨在提高人体手势识别的准确性，特别是在大词汇量连续手语识别和智能人机交互领域的应用。研究者来自中国科学技术大学电子科学与技术系，通过多通道表面肌电传感器捕捉手语动作的瞬时能量，并结合加速计的数据，利用多级决策树进行信息融合，以实现对中国手语的高效识别。实验结果显示，该方法在识别30类单手词汇和16个模拟对话例句时，平均词识别率分别达到了96.7%和93.7%，显示出较高的准确性和实用性。关键词包括表面肌电信号、加速计、信息融合和手语识别。" 本文介绍的技术关键点如下： 1. **表面肌电传感器（EMG）**：这是一种测量肌肉活动的生物传感器，通过检测肌肉纤维的电信号来理解肌肉运动。在手语识别中，EMG可以捕捉到手势执行过程中手臂和手指肌肉的微小变化，提供关于手势动态的详细信息。 2. **加速计**：加速计可以检测物体的加速度，对于手语识别，它可以监测手腕或手臂的移动轨迹，提供空间位置和运动方向的数据。结合EMG，可以获取更全面的手势信息。 3. **信息融合**：这是将不同传感器数据集成以提高系统性能的技术。在本文中，EMG和加速计的数据被融合，通过多级决策树算法，使得识别系统能综合分析两种传感器的信号，提高识别的准确性和鲁棒性。 4. **多通道表面肌电信号**：使用多个传感器同时记录不同部位的肌电信息，可以提供更丰富的肌肉活动细节，有助于更精确地识别复杂的手语动作。 5. **多级决策树**：这是一种机器学习模型，用于分类或回归任务。在这个应用中，它可能被用来逐步解析和分类来自不同传感器的信号，以确定对应的手语词汇或句子。 6. **手语识别**：是计算机科学领域的一个挑战性课题，旨在使机器理解并响应人类的手势语言。这项技术对于聋哑人交流和无障碍通信有着重要的意义。 7. **实验结果**：实验表明，该融合方法在大量词汇和实际对话场景中的表现优秀，平均词识别率高，表明其在实际应用中的潜力巨大。 本文提出的融合技术为手语识别提供了一种有效的方法，通过结合不同传感器的优势，提高了识别的准确性和效率，为未来的人机交互技术发展提供了新的思路。