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基于神经网络建模的签名验证运动学和动态特征
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出两种方法来解决在线签名验证中手臂扭矩等运动学和动态特征的测量挑战。通过UR5e机器人和神经网络估计角速度、角位置和力扭矩，结果表明神经网络模型能够有效提取所需参数。
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关键要点
- 本研究提出两种方法来解决在线签名验证中手臂扭矩等运动学和动态特征的测量挑战。
- 研究中使用UR5e机器人手臂和神经网络来估计角速度、角位置和力扭矩。
- 结果表明，神经网络模型能够有效提取所需参数，具有良好的模型泛化能力。
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