A Transfer Learning Strategy for Cross-Subject and Cross-Time Hand Gesture Recognition Based on A-mode Ultrasound

手势 计算机科学 手势识别 学习迁移 人工智能 语音识别 主题(文档) 模式(计算机接口) 计算机视觉 人机交互 图书馆学
作者
Yue Lian,Zongxing Lu,Xin Huang,Qican Shangguan,Ligang Yao,Jie Huang,Zhoujie Liu
出处
期刊:IEEE Sensors Journal [IEEE Sensors Council]
卷期号:24 (10): 17183-17192
标识
DOI:10.1109/jsen.2024.3382040
摘要

The hand gesture recognition (HGR) technology in A-mode Ultrasound Human-Machine Interface (HMI-A), based on traditional machine learning, relies on intricate feature reduction methods. Researchers need prior knowledge and multiple validations to achieve the optimal combination of features and machine learning algorithms. Furthermore, anatomical differences in the forearm muscles among different subjects prevent specific subject models from applying to unknown subjects, necessitating repetitive retraining. This increases users' time costs and limits the real-world application of HMI-A. Hence, this paper presents a lightweight one dimensional four branch squeeze-excitation convolutional neural network (4-branch SENet) that outperforms traditional machine learning methods in both feature extraction and gesture classification. Building upon this, a weight fine-tuning strategy using transfer learning enables rapid gesture recognition across subjects and time. Comparative analysis indicates that the freeze feature and fine-tuning fully connected layers result in an average accuracy of 96.35% ± 3.04% and an average runtime of 4.8s ± 0.15s, making it 52.9% faster than subject-specific models. This method further extends the application scenarios of HMI-A in fields such as medical rehabilitation and intelligent prosthetics.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
angela给angela的求助进行了留言
刚刚
刚刚
XZZH完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
独特乘云发布了新的文献求助10
2秒前
WELXCNK发布了新的文献求助10
2秒前
setuin发布了新的文献求助10
3秒前
烟花应助aixue采纳,获得10
4秒前
CC完成签到,获得积分10
4秒前
tyh完成签到,获得积分10
4秒前
完美世界应助Huang采纳,获得10
5秒前
大李完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
6秒前
7秒前
乐乐乐乐乐乐应助大橙子采纳,获得10
7秒前
ylw发布了新的文献求助10
7秒前
独特乘云完成签到,获得积分10
8秒前
暮雨发布了新的文献求助10
8秒前
情怀应助zhaopeipei采纳,获得10
8秒前
8秒前
嘿嘿完成签到,获得积分20
9秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
李健应助zhuxiaonian采纳,获得10
9秒前
星辰大海应助setuin采纳,获得10
9秒前
1335804518完成签到 ,获得积分10
10秒前
11秒前
12秒前
Seyn发布了新的文献求助10
13秒前
SciGPT应助ylw采纳,获得10
13秒前
典雅牛青发布了新的文献求助10
13秒前
14秒前
14秒前
科研通AI5应助lh961129采纳,获得10
14秒前
WJH发布了新的文献求助10
15秒前
16秒前
18秒前
18秒前
科研小虫完成签到,获得积分10
19秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
Research on Disturbance Rejection Control Algorithm for Aerial Operation Robots 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038657
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3576306
关于积分的说明 11375198
捐赠科研通 3306108
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819379
邀请新用户注册赠送积分活动 892698
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815066