【摘 要】
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针对目前表面肌电信号(surface electromyography,sEMG)端到端手势识别特征提取不充分、多手势识别准确率不高的问题,提出一种融合注意力机制的多流卷积肌电手势识别网络模型。该模型通过滑动窗口将多通道时域sEMG生成肌电子图,并使用多流卷积神经网络充分提取每个采集通道sEMG的语义特征,然后将其聚合得到丰富的多通道手势语义特征;同时从时间和特征通道维度上计算语义特征的注意力分布
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针对目前表面肌电信号(surface electromyography,sEMG)端到端手势识别特征提取不充分、多手势识别准确率不高的问题,提出一种融合注意力机制的多流卷积肌电手势识别网络模型。该模型通过滑动窗口将多通道时域sEMG生成肌电子图,并使用多流卷积神经网络充分提取每个采集通道sEMG的语义特征,然后将其聚合得到丰富的多通道手势语义特征;同时从时间和特征通道维度上计算语义特征的注意力分布图,强化有用特征并弱化无用特征,进一步提高多手势识别准确率。实验使用Ninapro数据集进行训练和测试,
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文章以多媒体处理技术课程中霍夫变换知识点的教学设计为例,探讨了如何采用启发性教学、研究性教学等手段,采用讲解、演示、互动等多种形式,促进学生对重难点知识的理解,并开展课程思政,培养学生的家国情怀及创新思维。
在研究生成对抗网络(GAN)生成动态图像时,经常出现前后帧图像内容中的部分物体颜色不一致和生成的细节不自然等问题。针对当前生成视频的不理想问题,采用的主要方案是分别对GAN网络中的生成器和判别器进行改进,具体表现在两个方面:一方面是在生成器中对视频的前景和背景分别建模,并且使用多重空间自适应归一化(Multi Spatially-Adaptive Normalization, M-SPADE)算法
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