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面向肌电手势交互系统的深度学习技术

面向肌电手势交互系统的深度学习技术

  • 字数: 172000
  • 装帧: 平装
  • 出版社: 东南大学出版社
  • 作者: 卫文韬
  • 出版日期: 2021-11-01
  • 商品条码: 9787564196974
  • 版次: 1
  • 开本: 16开
  • 页数: 140
  • 出版年份: 2021
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精选
内容简介
作为人体最灵活的肢体,手不但可以完成各种生活技能,也可以实现自然、直观的交互。在已知手势交互技术中,基于表面肌电信号的手势交互具有高精度、可穿戴、抗遮挡、支持上肢截肢患者使用等优点,在医疗康复和人机交互领域有着不可替代的作用。在以深度学习为代表的新一代人工智能技术蓬勃发展的背景下,本书依托国家和江苏省自然科学基金项目前期与阶段性研究成果,对多种面向肌电手势交互系统的深度学习技术进行了深入研究。
目录
1绪论
1.1新一代人机界面与手势感知技术概述
1.2基于表面肌电的人机界面(muscle-compter interface,MCI)
1.3现有MCI系统面临的挑战
1.4本研究工作
2相关研究工作综述
2.1表面肌电信号的产生机理
2.2面向MCI系统的机器学习方法
2.3小结
3面向肌电手势识别的多流融合深度学习方法
3.1概述
3.2问题描述
3.3面向肌电手势识别的多流融合深度学习方法框架
3.4性能评估与实验分析
3.5小结
4面向肌电手势识别的多视图深度学习方法
4.1概述
4.2问题描述
4.3面向肌电手势识别的多视图深度学习方法框架
4.4性能评估与实验分析
4.5小结
5会话间肌电手势识别中的多流AdaBN领域自适应方法研究
5.1概述
5.2问题描述
5.3多流AdaBN领域自适应方法介绍
5.4性能评估与实验分析
5.5小结
6总结与展望
参考文献

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