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J-GLOBAL ID：201702223110718868   整理番号：17A1728300

仮想Trackpad:事象駆動型人工神経回路網を用いた筋電図法を利用した,無線,実時間,低電力,埋め込まれた手ジェスチャ認識システム【Powered by NICT】

The Virtual Trackpad: An Electromyography-Based, Wireless, Real-Time, Low-Power, Embedded Hand-Gesture-Recognition System Using an Event-Driven Artificial Neural Network

著者 (6件)： Liu Xilin (Department of Electrical and Systems Engineering, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA) ,  Sacks Jacob (Department of Biomedical Engineering, University of Texas at Austin, Austin, TX, USA) ,  Zhang Milin (Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Richardson Andrew G. (Department of Neurosurgery, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA) ,  Lucas Timothy H. (Department of Neurosurgery, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA) ,  Van der Spiegel Jan (Department of Electrical and Systems Engineering, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Circuits and Systems 2: Express Briefs  (IEEE Transactions on Circuits and Systems 2: Express Briefs)
巻： 64  号： 11  ページ： 1257-1261  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0347A  ISSN： 1549-7747  CODEN： ITCSFK  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 復号化表面筋電図(EMG)信号による手のジェスチャを認識する無線,低電力埋込みシステムを提案した。ピンチ,伸び,スワイプ左,スワイプ右,スクロール,スクロール,単一クリック二重クリック,pat,OKを含む市販trackpadsにもとづくと十種類の手のジェスチャを実時間で認識することができる。四微分EMGチャンネルからの特徴は,複数の時間窓で抽出される。伝統的なデータ分割法とは異なり,提案した,ハードウェアで検出されたジェスチャ事象であるイベント駆動法。特徴抽出は事象が検出され,計算,記憶,システム電力を最小化することである場合にのみ誘発される。時間遅延人工神経回路網(ANN)を用いて,伝統的な定常状態特徴の代わりに過渡EMG特徴からジェスチャを予測した。ANNは0.2msより短い処理時間を考慮したマイクロコントローラに実装した検出結果をコンピュータに無線で送られる。装置重量15.2gであった。4.6G電池は40hまで連続運転を支持した。我々の知る限りでは,この短いはほんの一時的EMG信号を用いた最初のリアルタイムで埋め込まれた手ジェスチャ認識システムを示した。四人の被験者を用いた実験により,デバイスは94%の平均精度で十ジェスチャの認識を達成できることを示した。Copyright 2017 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： 復号化 ,  コンピュータ ,  *電力 ,  *筋電図 ,  *ニューラルネットワーク ,  電池 ,  特徴抽出 ,  分割法 ,  マイクロコントローラ ,  チャネル
準シソーラス用語： 定常状態 ,  埋込みシステム ,  *身振り ,  *ジェスチャー認識 ,  *低電力化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 増幅回路  (NC05040U) ,  信号理論  (ND02020G) ,  ディジタルフィルタ  (NC04022Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： 仮想 ,  事象 ,  人工神経回路網 ,  筋電図法 ,  無線 ,  実時間 ,  低電力 ,  ジェスチャ認識