CN114550304B - 一种用于鲁棒肌电控制的跨用户手势识别方法 - Google Patents

一种用于鲁棒肌电控制的跨用户手势识别方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种用于鲁棒肌电控制的跨用户手势识别方法，其步骤包括：1、采集表面肌电信号并提取特征构建源域数据集。2、构建一个学生教师深度网络模型。3、利用源域数据集训练学生模型并得到网络参数，将其通过指数移动平均得到教师模型参数。4、采集新用户肌电信号并提取特征构建目标域数据。通过上述学生模型和教师模型分别进行分类和生成伪标签。5、通过最优传输算法优化教师模型生成的伪标签。6、利用学生模型将新输入的目标域数据连续给出分类结果并进行参数更新，随后更新教师模型。7、对后续新用户，执行步骤4。本发明能实现源域到目标域的模型迁移，从而实现高精度的跨用户手势识别。

Description

一种用于鲁棒肌电控制的跨用户手势识别方法
技术领域
本发明属于肌电信号处理技术领域，具体涉及一种基于学生教师模型的域适应方法，实现跨用户通用的手势识别，主要应用于鲁棒的肌电控制。
背景技术
肌电控制将人体肌肉活动直接解码为能够反映其运动意图的一系列指令，实现对外围电子设备的控制和信息输入，在人机接口、神经康复和假肢控制中有广泛应用。从肌电(Electromyography,EMG)中区分不同手势动作模式是实现多自由度肌电控制中的关键技术。表面肌电信号(Surface EMG,sEMG)因其无创、便捷、能够反映神经肌肉系统相关活动信息的优点而受到广泛关注。从sEMG信号中提取的时域、频域、时频域和非线性等特征有助于构建更加精准的模式识别模型。特别的，高密度表面肌电(High Density sEMG,HD-sEMG)包含了重要的时空特征，能够刻画肌群肌肉的激活模式和各向异性，实现较高的动作识别率。然而，不同用户间，肌肉活动存在有很大的生理差异性，在实际应用中基于现有用户数据训练得到的肌电模式分类器难以适应新用户的数据，造成识别性能下降。若对于单个用户构建特定的分类器，新用户接入时，需要采集足够数量的动作数据，重新训练分类器，耗时耗力，为实际应用带来诸多不便。
在过去数十年中，研究人员已经提出多种方法用于跨用户的手势识别。有的学者通过双线性模型，将sEMG信号分解为用户相关和动作相关两个因素。对于新用户，利用其一小部分样本得到用户相关的因素从而估计出动作相关因素。由此，构建一个动作分类器用于新用户的动作识别。有的学者提出基于典型相关分析的方法，提取已有用户和新用户数据的最大相关成分，将特征矩阵投射至同一特征空间，减少用户数据间的分布差异。还有的学者利用肌肉骨骼模型计算不同用户不同手势的参数，将这些参数的平均值作为新用户的模型参数。然而，这些方法均需要新用户的部分数据作为校准或计算复杂的生理学模型参数，且模式识别表现欠佳，不能很好地适用于新用户。
域适应技术的发展给跨用户通用的手势识别的实施提供了一个新的角度。域适应技术旨在将从已有用户的带标签的源域中学习到的知识迁移到新用户不带标签的目标域中，从而实现目标域中不同类别的精准识别。典型的域适应方法包括基于域特征对齐的方法和基于伪标签生成的方法。基于域特征对齐的方法通过最小化目标域和源域的特征分布差异，实现有效的跨用户手势识别。然而，这些方法存在一个问题，即对于每一个新用户，他们都需要将尽可能多的目标域数据和大量的训练数据一起训练分类器，低效耗时。并且，用于训练的目标域数据需要包含所有手势样本，限制了肌电控制系统的使用便捷性。
发明内容
本发明为了克服现有技术的不足之处，提出一种用于鲁棒肌电控制的跨用户手势识别方法，以期能在无需任何带标签校准数据和特别的重复训练的条件下实现从源域到目标域的模型迁移，并能够增量学习新的有用信息用于动态调整模型参数，从而能实现高效高精度的跨用户手势识别。
本发明为解决技术问题，采用如下技术方案：
本发明一种用于鲁棒肌电控制的跨用户手势识别方法的特点包括：
步骤一：利用肌电测量设备和电极在前臂肌肉处采集d个用户执行K种手势动作的表面肌电信号数据并进行分窗处理后提取特征，从而得到N个肌电信号特征样本，并构建有标签的源域数据集，记为其中，/>表示第i个肌电信号特征样本，/>表示第i个肌电信号特征样本/>的标签，且/>属于{1,2,…c,…,K}，c表示标签的任意一个类别；K表示标签的类别数；
步骤二：构建一个基于域适应的教师学生深度网络模型，包括：教师模型和学生模型；
所述教师模型和学生模型的网络结构相同，均包含若干个卷积模块、一个最大池化层和一个Flatten层以及一个全连接层；
每个卷积模块是由一层卷积conv层、一层批归一化层和一层Relu非线性激活层组成；
步骤三：利用带标签的源域数据集Dv训练学生模型：
将源域数据集Dv按批尺寸B分批，其中任意一批处理数据记为其中，/>表示一批处理数据中第j个肌电信号特征样本，/>表示第j个肌电信号特征样本/>的标签；
将一批处理数据堆叠在一起得到堆叠数据Xv送入所述学生模型中，并依次经过第一个卷积模块、最大池化层、第二个和第三个卷积层以及Flatten层后得到分类特征，最后将所述分类特征输入所述全连接层中得到类别得分Pv∈RB×K；
在前向传播时利用式(1)计算所述学生模型的交叉熵损失LB，在后向传播时利用式(2)更新所述学生模型的参数，同时利用式(3)更新所述教师模型在第t次迭代时的参数直到所述学生模型在tmax次迭代时收敛为止，从而得到训练好的学生模型网络及其对应的最优参数/>
式(1)中，表示一批处理数据中第j个肌电信号特征样本/>的标签为类别c的标签值，/>表示所述学生模型输出第j个肌电信号特征样本/>的标签为类别c的概率值；
式(2)中，表示第t次迭代时学生模型的参数，η为学习率；/>表示第t-1次迭代时学生模型的参数；当t＝1，令/>θ0是通过He-uniform函数根据特征维度初始化得到的值；
式(3)中，γ为超参数；表示所述教师模型在第t-1次迭代时的参数；当tmax＝1，令/>
步骤四：当存在第d+1个用户时，利用肌电测量设备和电极采集第d+1个用户执行K种手势动作中任意一种手势动作时的肌电信号并进行特征提取，从而构建无标签的目标域数据Du；
按批尺寸B将所述无标签的目标域数据Du进行分批处理，将一批无标签数据分别送入所述学生模型和所述教师模型中进行处理，并由所述训练后的学生模型输出一批无标签数据的类别预测概率并更新当前学生模型的参数，将所述类别分数预测概率通过argmax函数从而得到一批无标签数据的分类结果；由参数更新后的教师模型输出一批无标签数据的类别分数，所述类别分数再经过softmax层的处理后得到归一化的类别分数Pu；
步骤五：利用式(4)构建最大化目标函数的约束，并得到优化后的类别分数Q，再利用argmax函数对优化后的类别分数Q进行处理，从而得到一批无标签数据的伪标签：
式(4)中，H(Q)为熵正则化项，λ是控制因子；Tr为迹运算，QT为Q的转置；
步骤六：将所述无标签的目标域数据Du的新一批无标签数据分别送入当前学生模型和当前教师模型中进行处理，其中，当前学生模型和当前教师模型参数是通过上一批数据更新后得到的，通过当前教师模型输出所述新一批无标签数据的伪标签，用于监督当前学生模型在所述新一批无标签数据上的分类结果，从而更新当前学生模型的参数，同时按照式(3)同步更新当前教师模型的参数；
步骤七：当存在d+r个用户时，返回步骤四顺序执行，r为大于1的整数。
与现有技术相比，不本发明仅能取得领先的手势识别准确率，无需任何校准样本和重复训练，且能够增量学习更新参数并对模型进行调整，具体的有益效果体现在：
1、本发明步骤四中通过伪标签生成的方式将基于已有用户训练的模型迁移至新用户数据上，无需任何校准数据。新用户进行测试时，对于获取到的新数据能够直接得到预测结果，无需和庞大的源域数据一起进行训练，从而降低了模型的训练负担。
2、本发明步骤五中采用最优传输算法，克服教师模型生成伪标签时可能会出现的模型偏置情况，即使得生成的伪标签尽量分散，防止其倾向于某一类或某几类而导致模型预测的较大误差。
3、本发明步骤六中随着新用户无标签数据的持续送入，模型通过增量学习的方式对网络参数进行逐渐更新和完善，从而提高了模型识别准确度。
附图说明
图1为本发明实施例提供的方法流程示意图；
图2为本发明实施例提供的手势动作示意图；
图3为本发明实施例提供的对比方法识别精度示意图；
图4为本发明实施例提供的新用户动作指令识别准确度示意图。
具体实施方式
本实施例中，一种用于鲁棒肌电控制的跨用户手势识别方法，如图1所示，其包括如下步骤：
步骤一：利用肌电测量设备和电极在前臂肌肉处采集d个用户执行K种手势动作的表面肌电信号数据并进行分窗处理后提取特征，从而得到N个肌电信号特征样本，并构建有标签的源域数据集，记为其中，/>表示第i个肌电信号特征样本，/>表示第i个肌电信号特征样本/>的标签，且/>属于{1,2,…c,…,K}，c表示标签的任意一个类别；K表示标签的类别数；
具体实施中包括，(1)募集d位受试者，引导每位受试者任意侧手臂平放至桌面上，设备采集前臂肌肉高密度表面肌电信号，阵列电极阵列排布为m×n，单个电极触点的直径为p，电极中心间距为q。示例性的，可以设置：d＝7，m＝16，n＝8，p＝3mm，q＝8mm。受试者记为S1-S7。
(2)逐一采集受试者执行K种手势动作时的连续肌电信号。示例性的，设置K＝7，即采集7种手势动作，分别为食指上抬，中指上抬，食指和中指同时上抬，无名指和小拇指同时上抬，食指和小拇指同时上抬，食指、中指和无名指同时上抬，以及抬腕，见图2(黑色实心圆圈表示该手指上抬)。每个手势任务采集5次，每次采集持续收缩5秒。受试者在每次手势动作任务后休息3秒防止肌肉疲劳。
(3)将手势动作执行时对应的5秒肌电信号分割为一系列1秒信号段，进一步将1s信号段分割为一系列窗长为W滑动步长为S的分析窗。示例性的，W＝256ms，S＝56ms。
(4)对每个分析窗的肌电信号提取特征，得到每个任务的样本数据。示例性的，提取均方根值(root mean square,RMS)、波长(waveformlength，WL)、样本熵(sampleentropy,SampEn)以及时间依赖的功率谱描述特征中的f1与f6五个特征。每个特征构建成基于m×n电极阵列排布的二维肌电特征图的一个通道，五个特征则构成五个通道的肌电特征图。因此，每个样本数据由5×16×8的特征矩阵表示，标签/>类别属于{1,2,3,4,5,6,7}。
步骤二：构建一个基于域适应的教师学生深度网络模型，包括：教师模型和学生模型；
教师模型和学生模型的网络结构相同，均包含若干个卷积模块、一个最大池化层和一个Flatten层以及一个全连接层；
每个卷积模块是由一层卷积conv层、一层批归一化层和一层Relu非线性激活层组成；
步骤三：利用带标签的源域数据集Dv训练学生模型：
将源域数据集Dv按批尺寸B分批，其中任意一批处理数据记为其中，/>表示一批处理数据中第j个肌电信号特征样本，/>表示第j个肌电信号特征样本/>的标签；
将一批处理数据堆叠在一起得到堆叠数据Xv送入学生模型中，并依次经过第一个卷积模块得到输出O1，将O1输入最大池化层得到输出O2，再顺序输入第二个和第三个卷积层得到输出O3和O4，将O4进一步输入Flatten层后得到分类特征O5，最后将分类特征O5输入全连接层中得到类别得分Pv∈RB×K；
在前向传播时利用式(1)计算学生模型的交叉熵损失LB，在后向传播时利用式(2)更新学生模型的参数，同时利用式(3)更新教师模型在第t次迭代时的参数直到学生模型在tmax次迭代时收敛为止，从而得到训练好的学生模型网络及其对应的最优参数/>
式(1)中，表示一批处理数据中第j个肌电信号特征样本/>的标签为类别c的标签值，/>表示学生模型输出第j个肌电信号特征样本/>的标签为类别c的概率值；
式(2)中，表示第t次迭代时学生模型的参数，η为学习率；/>表示第t-1次迭代时学生模型的参数；当t＝1，令/>θ0是通过He-uniform函数根据特征维度初始化得到的值；
式(3)中，γ为超参数；表示教师模型在第t-1次迭代时的参数；当tmax＝1，令
本发明实例中，每个卷积层的内核大小都为3×3,步长为1×1，填充相同的滤波器数目为64；最大池化层滤波器大小为2×2，步长为2。在第一层卷积模型的卷积层前，我们采用了坐标卷积使得卷积具有空间感知能力，即在数据的五通道特征矩阵后面增加两个通道，一个表示对应特征图高坐标(1,2,…m),一个表示对应特征图的宽(1,2,…n)，得到输入数据维度为7×16×8。因此，一批处理数据堆叠在一起得到Xv∈RB×7×16×8，将其通过第一个卷积模块得到输出O1∈RB×64×16×8，将O1输入最大池化层得到输出O2∈RB×64×8×4，再顺序输入第二个和第三个卷积层得到输出O3∈RB×64×8×4和O4∈RB×64×8×4，将O4输入Flatten层得到分类特征O5∈RB×1024，最后将O5进一步输入一个全连接层得到类别得分Pv∈RB×K；
示例性的，将γ设置为0.999，η为1×10-3，迭代次数为10。将新用户的1秒运动指令对应一个批处理数据，通过步骤一示例窗长计算可得B为14。
步骤四：当存在第d+1个用户时，利用肌电测量设备和电极采集第d+1个用户执行K种手势动作中任意一种手势动作时的肌电信号并进行特征提取，从而构建无标签的目标域数据Du；
按批尺寸B将无标签的目标域数据Du进行分批处理，将一批无标签数据分别送入学生模型和教师模型中进行处理，并由训练后的学生模型输出一批无标签数据的类别预测概率并更新当前学生模型的参数，将类别分数预测概率通过argmax函数从而得到一批无标签数据的分类结果；由参数更新后的教师模型输出一批无标签数据的类别分数，类别分数再经过softmax层的处理后得到归一化的类别分数Pu；
步骤五：利用式(4)构建最大化目标函数的约束，并得到优化后的类别分数Q，再利用argmax函数对优化后的类别分数Q进行处理，从而得到一批无标签数据的伪标签：
式(4)中，H(Q)为熵正则化项，λ是控制因子；Tr为迹运算，QT为Q的转置；
步骤六：将无标签的目标域数据Du的新一批无标签数据分别送入学生模型和教师模型中进行处理，其中学生模型和教师模型参数是通过上一批数据更新后得到的，通过教师模型输出当前批无标签数据的伪标签，用于监督当前学生模型在当前批无标签数据上的分类结果，从而更新当前学生模型的参数，同时按照式(3)同步更新当前教师模型的参数；
步骤七：第d+r(r≥1)个用户接入当前设备时，重复步骤三。
为了量化评估本发明的效果，通过8位测试用户(记为S1-S8)将本发明方法(OT-Teacher)与传统方法相比较。
对比实验中，采用基于CNN的深度学习方法(Baseline)，即不采用域适应而是通过学生/教师模型中的深度神经网络对源域肌电特征数据训练分类器，将训练好的分类器直接对新用户的目标域数据进行预测。此外，通过传统机器学习分类方法支持向量机(support vector machine,SVM)和线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)进行跨用户的手势识别，类似的，对提取的源域肌电特征训练分类器，然后对目标域数据进行类别预测。图3为上述方法和本发明方法准确度对比图，SVM和LDA等传统机器学习方法和Baseline方法中的深度神经网络在新用户上平均分类准确度为(67.11±20.77)％,(70.17±17.95)％,(67.14±12.78)％，识别效果均表现不佳。本发明方法平均分类准确度为(93.42±7.86)％，大幅提升了跨用户手势识别的准确度。图4展示了代表性的4位新用户动作指令识别准确度变化曲线，可以发现，随着测试数据的不断增多(输入批次数目的增加)，识别准确度逐渐升高，直到达到一个较高水平后保持平稳。
综上所述，本发明能够解决肌电控制系统中跨用户手势识别准确度低的问题，系统能够将训练好的源域模型迁移到目标域中，并且通过增量学习更新参数，对模型进行调整和完善，以提升新用户不同模式的识别精度。本发明方法无需任何目标域中带标签的校准数据和特别的重复训练过程，新用户在接入该系统后可直接测试使用。与传统机器学习或深度学习相比，能够取得识别精度的大幅提升，对于肌电假肢控制和康复训练等领域具有重要意义。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例可以通过软件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，上述实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例的方法。

Claims (1)

1.一种用于鲁棒肌电控制的跨用户手势识别方法，其特征包括：
步骤一：利用肌电测量设备和电极在前臂肌肉处采集d个用户执行K种手势动作的表面肌电信号数据并进行分窗处理后提取特征，从而得到N个肌电信号特征样本，并构建有标签的源域数据集，记为其中，/>表示第i个肌电信号特征样本，/>表示第i个肌电信号特征样本/>的标签，且/>属于{1,2,…c,…,K}，c表示标签的任意一个类别；K表示标签的类别数；
步骤二：构建一个基于域适应的教师学生深度网络模型，包括：教师模型和学生模型；
所述教师模型和学生模型的网络结构相同，均包含若干个卷积模块、一个最大池化层和一个Flatten层以及一个全连接层；
每个卷积模块是由一层卷积conv层、一层批归一化层和一层Relu非线性激活层组成；
步骤三：利用带标签的源域数据集Dv训练学生模型：
将源域数据集Dv按批尺寸B分批，其中任意一批处理数据记为其中，/>表示一批处理数据中第j个肌电信号特征样本，/>表示第j个肌电信号特征样本/>的标签；
将一批处理数据堆叠在一起得到堆叠数据Xv送入所述学生模型中，并依次经过第一个卷积模块、最大池化层、第二个和第三个卷积层以及Flatten层后得到分类特征，最后将所述分类特征输入所述全连接层中得到类别得分Pv∈RB×K；
在前向传播时利用式(1)计算所述学生模型的交叉熵损失LB，在后向传播时利用式(2)更新所述学生模型的参数，同时利用式(3)更新所述教师模型在第t次迭代时的参数直到所述学生模型在tmax次迭代时收敛为止，从而得到训练好的学生模型网络及其对应的最优参数/>
式(1)中，表示一批处理数据中第j个肌电信号特征样本/>的标签为类别c的标签值，/>表示所述学生模型输出第j个肌电信号特征样本/>的标签为类别c的概率值；
式(2)中，表示第t次迭代时学生模型的参数，η为学习率；/>表示第t-1次迭代时学生模型的参数；当t＝1，令/>θ0是通过He-uniform函数根据特征维度初始化得到的值；
式(3)中，γ为超参数；表示所述教师模型在第t-1次迭代时的参数；当tmax＝1，令
步骤四：当存在第d+1个用户时，利用肌电测量设备和电极采集第d+1个用户执行K种手势动作中任意一种手势动作时的肌电信号并进行特征提取，从而构建无标签的目标域数据Du；
按批尺寸B将所述无标签的目标域数据Du进行分批处理，将一批无标签数据分别送入所述学生模型和所述教师模型中进行处理，并由所述训练后的学生模型输出一批无标签数据的类别预测概率并更新当前学生模型的参数，将所述类别分数预测概率通过argmax函数从而得到一批无标签数据的分类结果；由参数更新后的教师模型输出一批无标签数据的类别分数，所述类别分数再经过softmax层的处理后得到归一化的类别分数Pu；
步骤五：利用式(4)构建最大化目标函数的约束，并得到优化后的类别分数Q，再利用argmax函数对优化后的类别分数Q进行处理，从而得到一批无标签数据的伪标签：
式(4)中，H(Q)为熵正则化项，λ是控制因子；Tr为迹运算，QT为Q的转置；
步骤六：将所述无标签的目标域数据Du的新一批无标签数据分别送入当前学生模型和当前教师模型中进行处理，其中，当前学生模型和当前教师模型参数是通过上一批数据更新后得到的，通过当前教师模型输出所述新一批无标签数据的伪标签，用于监督当前学生模型在所述新一批无标签数据上的分类结果，从而更新当前学生模型的参数，同时按照式(3)同步更新当前教师模型的参数；
步骤七：当存在d+r个用户时，返回步骤四顺序执行，r为大于1的整数。
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