Ученые разрабатывают новую модель распознавания ручных жестов с точностью 96,92%, помогая протезному контролю. Scientists develop new hand gesture recognition model with 96.92% accuracy, aiding prosthetic control.

Ученые Шанхайского университета Цзяо Тонг создали новую модель для распознавания ручных жестов, в которых используются передовые технологии нейронной сети для обработки мышечных сигналов в двухмерные изображения. Scientists at Shanghai Jiao Tong University have created a new model for recognizing hand gestures that uses advanced neural network technology to process muscle signals into two-dimensional images. Этот метод, получивший название cwCST-CNN, значительно повышает точность классификации до 96,92%, превысив существующие методы. This method, called cwCST-CNN, significantly improves classification accuracy to 96.92%, surpassing existing methods. Она имеет перспективные виды применения в области протезного контроля и подготовки по вопросам реабилитации. It has promising applications in prosthetic control and rehabilitation training.