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在过去的几十年中，使用表面肌电图（SEMG）的手势识别（SEMG）一直是人类计算机相互作用中最有效的运动分析技术之一。尤其是，多通道SEMG Teches在手势识别方面取得了稳定的性能。，始终，收集和标记大数据的一般解决方案可以手动导致耗时的实现。因此，需要一种新颖的学习方法来促进有效的数据收集和预处理。在本文中，提出了一个新颖的自主学习框架，以整合深度视觉和EMG信号的好处，该框架使用深度信息自动标记收集的EMG数据类别。然后，它利用多层神经网络（MNN）分类器仅使用SEMG实现对手势的实时识别。使用Myo Armband和HTC Vive Pro识别了十个手势，在增强现实应用中证明了整个框架。结果显示出突出
一个新颖的自主学习框架来增强SEMG ...
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