本文是一篇计算机论文，本文首先对肌电信号进行预处理和多流表征，再将得到的肌电图像输入进网络模型中进行手势分类。构建的模型由两个分支网络模块构成，其分别从整体和分治的角度，通过多流表征、特征融合等方式分析肌电信号与手势动作之间的关联性。
第一章 绪论
1.1研究背景及意义
快速发展的计算机技术正推动着人类社会各个领域的进步，从根本上改变了人们的生产生活和思维方式。人机交互（Human-Computer Interaction，HCI）是指人与计算机之间以一定的交互方式完成信息交换的过程，它在人与计算机的相互交流中发挥着越来越重要的作用[1]。随着计算机技术的不断进步，传统的人机交互方式已逐渐无法满足人们的使用需求。近年来，人机交互技术正逐步从机器被动接收指令向主动理解人的行为意图的方式转变，由此衍生出许多新型人机交互技术，比如通过视觉、听觉、触觉等方式感知人体通过身体语言表达的行为意图。作为人体最灵活的器官，手可以通过手势动作传达丰富的信息[2]。基于手势的感知计算是构建新型人机交互技术的重要方式之一。
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手势交互的核心在于手势识别，本质上是一个模式识别问题[3]。手势交互通过提取输入数据中的特征信息，建立特征信息与手势动作之间的映射关系。按照输入数据的获取方式差异，可将手势识别方法分为基于视觉的手势识别方法、基于传感器的手势识别方法和基于生物电信号的手势识别方法[4]。
基于视觉的手势识别方法主要依靠相机等设备捕捉人体执行手势动作时的手部图像作为输入，再通过计算机视觉技术对图像进行分析，从而识别对应手势。这类方法目前技术比较成熟，识别准确率也很高，但容易受到外部环境的干扰，比如光照和遮挡等，因此波动性较大。在基于传感器的手势识别方法中，常见的传感器有惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，IMU）等。IMU主要用于记录手势执行过程中的角速度和加速度，并将之作为手势识别的输入[5]。IMU的特点是可穿戴性较好，但识别精度一般，无法区分细微动作的差异。在基于生物电信号的手势识别方法中，现有研究主要使用脑电信号和肌电信号作为承载人体行为信息的媒介。基于脑电信号的手势识别由于脑电信号的信噪比偏低，且采集时存在高侵入性，因此相关应用技术尚未成熟[6]。肌电信号是肌肉收缩时伴随的电信号，与人体动作有着密切的联系，通常使用皮下侵入式电极或表面电极进行采集。
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1.2本文主要工作
本文利用深度学习框架对基于表面肌电信号的手势识别问题展开研究。为了进一步提高肌电手势识别算法的识别准确率，本文在充分调研近年来相关研究的解决思路后，针对现有研究存在的一些不足之处，提出了一种基于深度学习架构的手势识别算法，并就该算法处理数据有限的肌电小样本问题进行了优化。本文使用多个NinaPro公开数据集对提出的算法进行了详细的实验分析，以评估模型架构的合理性和相较于已有算法取得的性能优势。本文开展的主要研究工作如下。
（1）对肌电手势识别问题的相关研究进行调研和应用。本文通过查阅整理近几年肌电手势识别领域具有代表性的科研文献，对手势识别的处理流程和国内外研究现状进行总结。在此基础上，本文根据深度学习相关理论，完成了网络模型的构建和算法设计，并通过NinaPro数据集对提出的算法进行评估分析。
（2）基于深度学习的高识别率肌电手势识别算法。针对现有算法中存在的一些缺陷，本文在深度学习框架下，将卷积神经网络、循环神经网络和注意力机制加以组合，用于分析肌电数据中蕴含的时序信息。同时，本文通过多流表征、特征融合等方式探究了肌电信号与对应手势之间的关联性，还引入网络融合方法处理多分支网络的输出，有效提高手势识别的准确率。
（3）面向小样本场景的肌电手势识别算法。深度学习依赖大量的样本数据进行模型训练，当模型仅能获得少量数据进行训练时，其识别性能会大幅下降。而在肌电小样本场景中，受到采集条件限制，采集获得的肌电样本往往是少量的。针对这一问题，本文对提出的肌电手势识别算法进行了小样本场景优化。本文引入图像数据增强思想，通过数据的裁切变换和基于变分自编码器的肌电样本生成网络来产生新的样本数据。经过扩充后的训练样本能够提高手势识别模型在处理小样本问题时的泛化性能，一定程度上降低模型对于采集样本数量的依赖。
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第二章 表面肌电信号手势识别相关研究
2.1表面肌电信号
人体生物电信号是载由人的行为信息的神经元传输到人体组织时所激发的电位差之和，与人类行为意图有着密切的联系[13]。生物电信号作为一种珍贵的数据资源，对探索生命活动规律、推动康复医疗技术发展和开发新型医疗机械等都有着至关重要的意义。通过分析人体产生的生物电信号，研究人员能够对人的动作行为加以识别。近年来，人机交互技术逐渐从机器被动接收指令向主动理解人的行为意图的方式转变，由此衍生出一类基于生物电信号的现代人机交互技术。目前受到广泛关注的生物电信号包含肌电信号、脑电信号以及心电信号等。作为生物电信号中的一种，表面肌电信号因为采集技术成熟且操作简单、蕴含信息丰富，同时是无创采集，受试者易于接受，所以有着广阔的应用前景。
表面肌电是由数个活跃的运动单元释放的动作电位（Action Potential, AP）序列沿着肌肉纤维传播，并经由皮肤和脂肪构成的容积导体滤波后，在皮肤表面呈现的时间和空间上综合叠加的结果，其形成的本质是细胞膜两侧的离子浓度差。当肌肉处于放松状态时，肌肉组织内的细胞膜未受到外界刺激，此时处于膜内外两侧的电位差被称为静息电位（Resting Potential, RP）。当肌肉运动，细胞膜受到刺激产生兴奋时，膜外钠离子内流和膜内钾离子外流会引起膜内电位上升和膜外电位降低，这种现象被称为去极化。当去极化状态持续一定时间后，钠-钾离子泵（Sodium-Potassium Pump）运行机制会触发细胞膜外电位上升和膜内电位降低，即复极化，该过程会一直持续到膜内外两侧的电位差恢复到静息电位水平。去极化和复极化的执行过程中产生的电位变化被称作动作电位，而一个运动单元所支配的所有动作电位总和被称为运动单位动作电位[10]。通过放置于皮肤表面的肌电信号电极，可以捕获一定范围内的所有活跃状态下的运动单位的MUAP叠加，即皮肤表面的电流变化，从而能够无创地采集出肌电信号数据。
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2.2基于表面肌电信号的手势识别流程
基于表面肌电信号的手势识别问题隶属于模式识别中的多分类问题。按照特征提取方式和分类器训练方法的不同，其可被分为两类，即基于传统机器学习方法和基于深度学习方法。这两类算法对训练样本数量、训练时间、计算资源等方面的要求截然不同，但在手势识别的流程上大致是相同的，一般流程包含：1）肌电信号采集；2）数据预处理；3）特征提取；4）离线训练手势识别模型；5）在线利用训练完备模型对新样本进行分类，识别手势类型[8]。上述流程如图2.1所示，考虑到本文使用深度学习方法对基于表面肌电信号的手势识别问题展开研究，因此本节主要介绍这类方法的通用处理流程。
信号采集，是指将电极放置于人体皮肤表面，通过电极连接的采集设备记录肢体在完成不同动作时相关肌肉组织的电位变化数据[7]。采集电极主要有两类，分别是高密度电极与多极电极。在采集相关肌电信号数据前，首先需要选定合适的肢体部位与电极放置点，并对采集部位进行清洁。在信号采集完成后，由于肌电信号是一种弱电信号，幅度范围不足的信号通常很难进行分析，因此捕获到的信号数据还需要经过仪表放大器处理，然后再通过模数转换操作输入进计算机[17]。
计算机论文参考
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第三章 深度学习网络与小样本数据增强相关研究 ............................ 14
3.1经典深度学习网络 ........................................ 14
3.1.1 卷积神经网络 ................................... 14
3.1.2 循环神经网络 ................................................ 16
第四章 基于双分支多流网络的肌电手势识别算法 ........................ 24
4.1引言 ................... 24
4.2传统卷积神经网络肌电手势识别的优缺点 ................................. 24
4.3基于双分支多流网络的手势识别算法 ................................ 26
第五章 基于数据增强的肌电小样本手势识别算法 ........................... 45
5.1引言 ..................................... 45
5.2面向肌电小样本场景的数据增强方法分析 ............................ 45
5.3基于数据增强的肌电小样本场景手势识别算法 ......................... 47
第五章 基于数据增强的肌电小样本手势识别算法
5.1引言
深度学习依赖大量的数据进行模型训练，在处理数据有限的小样本场景时，模型的性能表现往往不佳。由于缺乏足够数量的监督信息，小样本问题经常处于“巧妇难为无米之炊”的窘境[48]。在上一章节中，本文提出了一种基于双分支多流网络的肌电手势识别算法，该算法在样本数量充足且信息完备的NinaPro数据集上取得了较高的识别准确率。但在实际应用中，受到采集条件限制，一些场景获取到的用户肌电样本数量相较于NinaPro数据集而言，往往是少量的。此时如果直接使用肌电小样本对模型进行训练，会导致模型出现严重的过拟合问题，识别性能骤降。但如果刻意地要求人为收集足够多的用户数据，又需要付出大量的时间和人力成本。因此，为了拓宽肌电手势识别算法的适用场景，需要针对这类肌电小样本场景进行优化。
数据增强作为小样本学习中的一种重要方法，为小样本场景下的肌电手势识别问题提供了解决思路。 数据增强方法从训练样本的角度切入，在原始采集数据的基础上，使用多种方法生成新的样本，从而对数量有限的原始训练样本进行数据的扩增。本章节引入图像数据增强的思想，通过数据的裁切变换和基于变分自编码器的肌电样本生成网络来产生新的样本数据，缓解了小样本场景中数据缺乏的问题。在多个独立受测者上的仿真结果表明，本章提出的数据增强方法能够有效扩充肌电样本，使得手势识别模型在处理肌电小样本问题时能够明显减少过拟合问题产生的影响，取得识别性能的提升。
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第六章 总结与展望
6.1论文工作总结
表面肌电信号作为生物电信号之一，与人体的行为动作存在密切关联。通过分析表面肌电信号，研究人员能够识别出人体的动作和行为意图。近年来，基于表面肌电信号的手势识别逐渐成为人机交互技术的前沿研究方向，被广泛地应用于工业生产、康复医学、虚拟现实等领域。随着这些应用场景对识别准确率的要求愈加严苛，深度学习方法成为处理这类任务的首选方法。研究表明，深度学习网络在处理肌电手势识别问题时具备较好的适用性，但也存在着一些缺陷亟待解决。为了能够进一步提升识别准确率，本文利用深度学习网络对肌电信号手势识别问题进行了探索和研究，具体包括以下几个方面。
（1）对肌电手势识别问题的相关研究进行了概述总结。本文首先对表面肌电信号进行了介绍，再对利用表面肌电信号进行手势识别的处理流程进行了阐述，然后总结了国内外研究现状，并整理了近年来基于表面肌电信号的手势分类算法的创新方向和研究思路。
（2）提出了一种基于双分支多流网络的肌电手势识别算法。本文首先对肌电信号进行预处理和多流表征，再将得到的肌电图像输入进网络模型中进行手势分类。构建的模型由两个分支网络模块构成，其分别从整体和分治的角度，通过多流表征、特征融合等方式分析肌电信号与手势动作之间的关联性。在此基础上，模型使用了融合网络结构，根据两个分支网络的输出来确定最终结果，使分支网络形成互补效益，弥补了各自存在的固有识别缺陷。在NinaPro数据集上的实验从多个角度评估了网络模型的结构设计和参数设定对于识别率提升发挥的实际作用，同时论证了提出的算法在识别准确率方面要优于现有的其他算法。
参考文献（略）