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J-GLOBAL ID：201602259699505029   整理番号：16A1097466

距離センサアレイで測定した前腕変形に基づく手の動きの認識【Powered by NICT】

Hand motion recognition based on forearm deformation measured with a distance sensor array

著者 (6件)： Cho Sung-Gwi (Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology (NAIST), Japan) ,  Yoshikawa Masahiro (Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology (NAIST), Japan) ,  Baba Kohei (Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology (NAIST), Japan) ,  Ogawa Kazunori (Daiya Industry Co., Ltd., Japan) ,  Takamatsu Jun (Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology (NAIST), Japan) ,  Ogasawara Tsukasa (Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology (NAIST), Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： EMBC  ページ： 4955-4958  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 前腕から測定した表面筋電図(sEMG)信号を用いた上肢運動解析に関する研究は,種々の応用において重要な役割を果たし,ロボット外骨格,義手,身体機能の評価を制御するためのヒューマンインタフェースである。sEMG信号は,筋肉の活動に関する多くの情報を持っているが,信号は深層筋の活動を持っていない。前腕変形に焦点を当て,手の動きは,皮膚下の筋肉,腱,骨格をもたらすからである。焦点を当てる理由は,前腕変形は深層筋の活動に関する情報を提供すると信じていることである。本論文では,距離センサアレイで測定した前腕変形に基づく手指動作認識手法を提案した。法はサポートベクトルマシンを用いた。著者らの方法は,七手の動きのための92.6%の平均精度を達成した。回内と回外運動の精度が高いので,距離センサアレイは,深層筋の活動を推定する可能性を持っている。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 義手 ,  *センサアレイ ,  サポートベクトルマシン ,  ロボット ,  ヒューマンインタフェイス ,  *前腕 ,  外骨格
準シソーラス用語： 回外 ,  回内 ,  動作認識 ,  上肢運動 ,  表面筋電図 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 距離センサ ,  アレイ ,  前腕 ,  手 ,  動き