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摘要：本申请提出了一种基于肌电信号的小样本手写识别模型的构建方法及应用，包括以下步骤：使用佩戴在受试者手腕位置的柔性肌电手环来获取受试者的肌电信号数据并标记对应的书写字符作为训练集；使用增强训练集对时序神经网络架构进行训练得到字符识别模型，其中时序神经网络架构包括输入层、多个并行的特征提取分支、双向时序信息捕获层以及全连接层，字符识别模型输出预测的书写字符。本方案无需布置复杂的肌电传感器，并且只需较少的训练样本就可以进行准确的手写识别。
主权项：1.一种基于肌电信号的小样本手写识别模型的构建方法，其特征在于，包括：使用佩戴在受试者手腕位置的柔性肌电手环来获取受试者的肌电信号数据并标记对应的书写字符作为训练集，其中肌电信号数据包括受试者书写26个英文字符和空格字符的小样本的书写数据；对训练集进行多层次数据增强得到增强训练集，其中所述增强训练集在训练集的基础上引入信号变化数据；使用增强训练集对时序神经网络架构进行训练得到字符识别模型，其中时序神经网络架构包括输入层、多个并行的特征提取分支、双向时序信息捕获层以及全连接层，所述增强训练集在输入层内被划分为多个子序列，每一子序列经过并行的对应的特征提取分支进行特征提取得到序列特征，多个序列特征依次双向时序信息捕获层得到双向时序信息，再将所述双向时序信息输入到全连接层输出预测的书写字符。
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百度查询： 浙江柔灵科技有限公司 基于肌电信号的小样本手写识别模型的构建方法及应用
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