肌肉电传感器识别手势，算法用什么好？

该用户不存在 · 发表于 2021-4-29 15:25

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Litccc · 发表于 2021-4-29 15:41

问道于盲

该用户不存在 · 发表于 2021-4-29 15:52

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Litccc · 发表于 2021-4-29 15:56

该用户不存在发表于 2021-4-29 15:52
前阵子教授带的研究生教我们学神经网络算法，但他没告诉我该去哪个地方请教

你这么一说让我反应过来。。 ...

你这是做毕设？建议先看些公开课自学一下，你这个领域去csdn可能也没什么收获

该用户不存在 · 发表于 2021-4-29 16:00

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xxren · 发表于 2021-4-29 17:46

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ArthurFyc · 发表于 2021-4-29 17:58

你这数据维数和数据量听起来很小的样子？建议先别上神经网络，用xgboost先试试

该用户不存在 · 发表于 2021-4-29 18:21

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冰箱研会长 · 发表于 2021-4-29 18:28

6~10个电极贴手臂的

再加弯曲传感器提高识别成功率。

这数据最简单的话就是弄成一个横轴时间, 纵轴各信号输出的GRID, 喂到基础的卷积神经网络里...
不过LZ真的确定这个能行? 有可以参考的研究吗?
我第一反应是肌电识别手势的难度太大,上弯曲传感器的话又好像用力过猛, 肌电传感器倒是个累赘了...

该用户不存在 · 发表于 2021-4-29 18:39

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该用户不存在 · 发表于 2021-4-29 18:47

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migros · 发表于 2021-4-30 16:44

电极那个信噪比可以接受吗。。。

喂特征真的是小事

—— 来自 samsung SM-G7810, Android 11上的 S1Next-鹅版 v2.1.0-play

该用户不存在 · 发表于 2021-4-30 18:59

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蓝泽玲 · 发表于 2021-5-1 10:03

undergraduate？先做文献综述。为什么用神经网络？效果好？有多好？需要什么样的条件能用？手语说很快的时候能用吗？

ooohaoguai2 · 发表于 2021-5-1 14:04

本帖最后由 ooohaoguai2 于 2021-5-1 14:09 编辑

粗看有以下几个难点：
1，涉及到时序
2，信息完备与否，即这些特征能否部分还原手势
3，如何定义手势

关于这几点，如果是我我会先这样简化问题：
把a手势转移到b手势的过程作为一个分类，这之间采集到的信息作为特征，模型先尝试一些cv内常用的分类网络（Resnet之类的，用1维的cnn）

神经网络解决问题先试一试，不要先做特征处理或者消噪，神经网络本身就有特征处理的能力；数据本身更加应该花功夫

该用户不存在 · 发表于 2021-5-1 15:45

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该用户不存在 · 发表于 2021-5-1 16:29

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蓝泽玲 · 发表于 2021-5-1 19:38

该用户不存在发表于 2021-5-1 16:29
已经收集了手势相关的肌电数据集，是别人以前做过留下来的，没有手语

顺带一提，昨天意外发现国内有一家 ...

你不是说你做了综述了吗？别的研究怎么做的？语音识别的算法比如ctc为什么不能适应手语时快时慢的问题？

该用户不存在 · 发表于 2021-5-1 20:28

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Baccano · 发表于 2021-5-1 20:42

这个不是应该先去找文献看看有没有人做过类似的项目吗？s1这么万能吗？
读研时候实验室里一个大哥做过类似的，有肌肉上的电极控制机械臂。你可以往这个方向找找文献。

该用户不存在 · 发表于 2021-5-1 21:02

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蓝泽玲 · 发表于 2021-5-2 00:11

本帖最后由蓝泽玲于 2021-5-2 00:13 编辑

除了特征提取方面以外，和语音识别感觉相似之处很多，感觉从CTC的框架开始搞比较靠谱。
不过搜了一下：
ICASSP 2020有个用BiLSTM+CTC识别手语的，不过这个是用视频不是EMG的。
IUI 19有个EMG的，CNN+BiLSTM+CTC，上海交通大学的。楼主的组吗？：MyoSign: enabling end-to-end sign language recognition with wearables https://dl.acm.org/doi/abs/10.11 ... 80f4EacrOfVw5CSc3HM

匿名用户 · 发表于 2021-5-2 13:52

MYO我还买过，实际用起来巨扯淡，和宣传片差了十万八千里。

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