Konventionellt, gestigenkänning baserad på icke-inträngande muskeldatorgränssnitt krävde en starkt övervakad inlärningsalgoritm och en stor mängd märkta träningssignaler av ytelektromyografi (sEMG). I detta arbete visar vi att tidsmässig relation mellan SEMG-signaler och datahandske ger implicit övervakningssignal för att lära sig gestigenkänningsmodellen. För att visa detta presenterar vi en halvövervakad inlärningsram med en ny Siamese-arkitektur för sEMG-baserad gestigenkänning. Specifikt använder vi extra uppgifter för att lära visuell representation, förutsäga den timliga ordningen av två på varandra följande sEMG ramar, och, valfritt, förutsäga statistiken av 3D hand pose med en sEMG ram. Experiment på NinaPro, CapgMyo och cslhdemg datauppsättningar validerar effektiviteten av vårt föreslagna tillvägagångssätt, särskilt när de märkta proverna är mycket knappa.
För att ta itu med problemet med otillräcklig märkning av sEMG-data presenterades nyligen en halvt övervakad inlärningsarkitektur Ref.
Semi-Supervised Learning for Surface EMG-based Gesture Recognition
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}