КЛАССИФИКАЦИЯ ЖЕСТОВ РУКИ В СИГНАЛАХ ЭЛЕКТРОМИОГРАФИИ МЕТОДАМИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ - Григоров, Павел Александрович; Афанасьева, Жанна Сергеевна (Электронный научный журнал "Молодая наука Сибири", 2024)
Одной из ключевых проблем бионического протезирования, из-за которых они не отвечают желаемым критериям технологичности, является интерпретация и обработка данных поверхностной электромиографии. В данной статье представлено применение модели рекуррентной нейронной сети для классификации паттернов электромиографии 4-х жестов руки человека. Для обучения использовался существующий набор данных, записанный с помощью восьмиканального мио-браслета «Thalmic Labs Myo». Данный способ классификации имел точность на тестовых данных 98.3%. Результаты проведенного исследования могут послужить основой для разработки нейросетевой модели для управления бионическим протезом руки человека.