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La chasse au Chastre [recurso electrónico] / par Méry

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La juive au vatican [recurso electrónico] / [Méry Joseph]

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El juego de parejas : novela [recurso electrónico] / por Jules Rostaigne ; traducida del francés por L H.

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Huayna capac : novela original [recurso electrónico] / por Félipe Pérez

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Los pizarros : novela orijinal [recurso electrónico] / por Felipe Pérez

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Anacoana : novela histórica, escrita espresamente para semana literaria de "El Conservador" i dedicada por el autor al sr. doctor Jacobo de la Parra [recurso electrónico] / por Temístocles Avella

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Una historia dolorosa contada con alegría : publicada en los números 6 i 7 del segundo año de "El Mosaico" a mi amigo Antonio B. Pineda [recurso electrónico]

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Le chateau des trois-tours [recurso electrónico] / par Méry

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A Hierarchical View Pooling Network for Multichannel Surface Electromyography-Based Gesture Recognition

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de A Hierarchical View Pooling Network for Multichannel Surface Electromyography-Based Gesture Recognition

A Hierarchical View Pooling Network for Multichannel Surface Electromyography-Based Gesture Recognition

Por: Hindawi | Fecha: 2021

El reconocimiento de gestos de la mano basado en la electromiografía de superficie (sEMG) desempeña un papel importante en el campo de la ingeniería biomédica y de rehabilitación. Recientemente, se ha producido un notable progreso en el reconocimiento de gestos utilizando electromiografía de superficie de alta densidad (HD-sEMG) registrada por matrices de sensores. Por otro lado, el reconocimiento robusto de gestos utilizando sEMG multicanal grabado por sensores escasamente colocados sigue siendo un gran desafío. En el contexto del aprendizaje profundo multivista, este artículo presenta un marco de red de agrupación de vistas jerárquicas (HVPN), que mejora el reconocimiento de gestos basado en sEMG multicanal mediante el aprendizaje no sólo de características profundas específicas de la vista, sino también de características profundas compartidas de espacios de características multivistas agrupadas jerárquicamente. Se llevaron a cabo extensas evaluaciones intrasujeto e intersujeto en la base de datos de prótesis adaptativas no invasivas a gran escala (NinaPro) para evaluar exhaustivamente nuestro marco HVPN propuesto. Los resultados mostraron que, al utilizar ventanas deslizantes de 200 ms para segmentar los datos, el marco HVPN propuesto podía alcanzar una precisión de reconocimiento de gestos intrasujeto del 88,4%, 85,8%, 68,2%, 72,9% y 90,3y una precisión de reconocimiento de gestos entre sujetos del 84,9%, 82,0%, 65,6%, 70,2% y 88,9% en las cinco primeras sub-bases de datos de NinaPro, respectivamente, superando a los métodos más avanzados.
Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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