May, 2024

SpGesture:基于 Jaccard 注意力脉冲神经网络的无源域自适应 sEMG 手势识别

TL;DR通过膜电位作为记忆列表,我们首次将无源领域适应引入脉冲神经网络,以缓解由分布变化引起的准确性降低,并通过新型的脉冲波 Jaccard 注意力提高了脉冲神经网络对表面肌电图特征的表示能力,从而显著提高了系统的准确性。在收集的新的表面肌电图手势数据集中,SpGesture 在不同的前臂姿势中实现了最高的准确率(89.26%),并且在 CPU 上的实际部署展示了低于 100 毫秒的系统延迟,完全满足实时要求,这些令人印象深刻的性能展示了 SpGesture 在实际场景中增强表面肌电图的应用潜力。