50、视觉与肌电信号融合的手势识别及变结构控制器在抑制平台伺服系统中的应用

视觉与肌电信号融合的手势识别及变结构控制器在抑制平台伺服系统中的应用

在当今科技发展中，手势识别技术和伺服系统控制技术都有着广泛的应用。本文将介绍基于DS证据理论的视觉与肌电信息融合的手势识别方法，以及变结构控制器在抑制平台伺服系统中的设计与应用。

基于DS证据理论的手势识别

SVM多分类器设计

支持向量机（SVM）最初是为二分类问题设计的，通过建立分类超平面作为决策面，以最大化不同类别之间的隔离边缘来实现分类。但在实际应用中，常常需要解决多分类问题，因此采用一对一的方法设计SVM多分类器。

对于有 $N$（$N \geq 2$）个类别的分类问题，该方法构建 $N(N - 1)/2$ 个SVM分类器，每个分类器实现两个类别的分类，确保 $N$ 个类别中任意两个类别都有对应的分类器。每个分类器对输入样本进行二分类判断，最终采用“投票策略”对输入样本进行识别，即得票最多的类别即为输入样本所属的类别。

本文使用的SVM分类器类型为C - SVC，选择径向基核函数（RBF）作为核函数，它具有广泛的收敛性，能消除高维空间中复杂的内积运算。惩罚系数 $C$ 和核参数 $\Gamma$ 通过网格搜索方法进行优化。

DS证据理论

Dempster - Shafer证据理论通过整合不同专家或数据源的知识和数据，实现对不确定问题的灵活描述。在DS证据理论的概率问题中，$\Theta$ 表示识别框架，定义在识别框架上基本概率分布为 $2^{\Theta} \to [0, 1]$ 的函数称为质量函数 $m$，并满足：
- $m(\varnothing) = 0$
- $\sum_{A \subse