基于改进概率神经网络的手势动作识别

来源 :吉林大学学报(信息科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:hrf00123456
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为寻找一种快速且高识别率的手势识别方法,提出一种基于改进的概率神经网络手势识别算法。该算法采用K-W检验方法实现sEMG(Surface-Myoelectrogram Gestures)的特征选择,利用粒子群优化方法对传播率参数进行优化。在7种手部姿势识别的实验中,该算法平均正确识别率均在90%以上,而传统BP算法的正确率仅为85.7%。仿真实验结果表明,改进的概率神经网络算法具有更短的训练时间和更强的分类能力。
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