LLE与SVM结合的手部动作识别技术研究

"基于LLE和SVM的手部动作识别方法" 本文主要介绍了一种结合局部线性嵌入（Locally Linear Embedding, LLE）算法和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的手部动作识别技术，应用于人体手部动作的高效识别。在高维特征数据的模式识别中，通常会遇到复杂性和计算效率的问题，因此，研究者们提出了这一创新性的解决方案。 首先，研究者从肱桡肌和尺侧腕屈肌这两块关键肌肉上采集表面肌电信号（Surface Electromyography, sEMG）。sEMG是一种能够反映肌肉活动的生物电信号，通过监测肌肉纤维的电活动来了解肌肉的工作状态。通过收集这些信号，研究人员可以获取到手部运动的相关信息。 接着，对采集到的sEMG样本信号进行时域分析和小波分析。时域分析主要用于观察信号的基本特性，如均值、方差、峰值等；而小波分析则能揭示信号在不同时间尺度和频率成分上的变化，提供更为丰富的特征信息。通过这两种分析方法，可以从原始信号中提取出一组代表性的特征，构建特征矢量。 然后，应用LLE算法对特征数据进行降维处理。LLE是一种非线性降维技术，它旨在保持数据点之间的局部结构，从而在低维空间中找到数据的内在规律。这种降维过程有助于减少噪声，同时保留数据的主要特征，使得后续的模式识别更有效。 最后，将经过LLE降维后的特征数据输入到SVM分类器中。SVM是一种强大的监督学习模型，尤其适用于小样本和高维空间的数据。它通过寻找最大边界（最大间隔）来划分不同的类别，能够在复杂的数据分布中实现高效准确的分类。 实验结果显示，采用LLE和SVM相结合的方法可以有效地对手部的四种动作进行分类，证明了这种方法在手部动作识别领域的可行性和准确性。这种方法对于假肢控制、康复训练以及人机交互等领域具有重要的应用价值，特别是在提升设备对用户手势指令的理解和响应能力方面。 关键词: 表面肌电信号；模式识别；局部线性嵌入算法；支持向量机 中图分类号: TP391．4 文献标识码: A 文章编号: 1000—9787(2016)08—0004—04