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EMGBlend：面向手势与力解码的异构自监督预训练
论文提出EMGBlend自监督框架，针对公共表面肌电数据集在电极布局、通道数和频率支持上的差异，结合共享通道补丁与几何感知注意力，将频谱目标限制在各记录支持的频带内并平衡数据源曝光。在11个公共EMG源上预训练1.09亿参数模型，在手势识别、连续力回归和接触分类上持续优于随机初始化和波形重建对照。
arXiv cs.LG40 天前
#手势识别
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基于 Transformer 的 OpenXR 实时手势识别
研究将基于 Transformer 的机器学习模型用于实时手势识别，数据来自 Unity 中通过 OpenXR 标准采集的手部追踪信息。作者利用手部关节位置与手腕旋转角度训练自定义识别系统，借助 Transformer 的序列建模能力捕捉短手势窗口内的时间依赖，并在不同手部朝向与尺寸下实现稳健分类…
arXiv cs.AI40 天前
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