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时间:2020-04-24
《基于PSO改进的BP神经网络数据手套手势识别-论文.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第18卷第8期电机与控制学报Vol_18No.82014年8月ElectriCMachineSandControlAug.2014基于PSO改进的BP神经网络数据手套手势识别李东洁,李君祥,张越,曾稹(1.哈尔滨理工大学机电控制及自动化技术研究所,黑龙江哈尔滨150080;2.哈尔滨工业大学通信技术研究所,黑龙江哈尔滨150080)摘要:针对5DT数据手套手势识别这一问题,提出BP神经网络和PSO算法相结合的识别方法。首先利用特征提取和归一化方法建立通用手势模板,并基于此模板采用BP神经网络进行训练学习,同时通过PSO算法修正BP神经网络的权值和阈值,将训练完毕的神经网络用于实际操
2、作过程中的手势识别。该方法既保留了BP算法结构简单、易于实现的优点,同时避免了不同操作者复杂的标定过程。仿真和实验结果表明,所提出的控制方法有效的缩短了学习时间,并且提高了识别过程的实时性和精确性。关键词:手势识别;BP神经网络;PSO算法;数据手套;机器人中图分类号:TP391.4文献标志码:A文章编号:1007—449X(2014)08—0087—07GesturerecognitionofdataglovebasedonPSO-ImprovedBPneuralnetworkLIDong-jie,LIJunxiang,ZHANGYue,ZENGZhen(I.Instituteo
3、fEleetromechanicalControlandAutomationTechnology,HarbinUniversityofScienceandTechnology,Harbin150080,China;2.CommunicationResearchCenter,Ha~inInstituteofTechnology,Harbin150080,China)Abstract:Forthe5DTdataglovegesturerecognition,therecognitionmethodthatcombinestheBPneuralnetworkwithPSO(Particl
4、eSwarmOptimization)algorithmwasproposed.Featureextractionandnormali-zationmethodwasadoptedtoestablishthecommongesturetemplate.TheBPneuralnetworkwastrainedtolearntheestablishedgesturetemplate.MeanwhiletheweightsandthresholdsoftheBPneuralnetworkweremodifiedbyPSOalgorithm.Thenthetrainedneuralnetw
5、orkwasusedtorecognizegesturesinactualmanipulationprocess.Thismethodavoidsthecomplexcalibrationofdifferentoperators.TheadvantagesofBPalgorithm,includingsimplestructure,easyrealizationareretained,andthereal—timeperform—anceandaccuracyintheidentificationprocessareimprovedwiththeintroductionoftheP
6、SOalgorithm.Thesimulationandexperimentalresultsshowthattheproposedcontrolmethodshortensthelearningtimeeficientlyandimprovesthereal-timeperformanceandaccuracyofrecognitionprocess.Keywords:gesturerecognition;BPneuralnetwork;PSOalgorithm;dataglove;robot收稿日期:2013—02—25基金项目:国家自然科学基金(51105117);黑龙江省高
7、校青年学术骨干支持计划项目(1254G023);黑龙江省博士后科研启动基金;哈尔滨理工大学青年拔尖人才资助计划(2013)作者简介:李东洁(198l一),女,博士,教授,研究方向为微纳操作机器人、机器人遥操作;李君祥(1991-),男,硕士研究生,研究方向为机器人遥操作;张越(1991-),女,硕士研究生,研究方向为机电控制系统仿真;曾稹(1985一),女,博士研究生,研究方向为认知无线电。通讯作者:李君祥88电机与控制学报第18卷0引言1手势设计数据手套作为一种新型
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