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J-GLOBAL ID：201802253275818996   整理番号：18A0407961

アプローチ相中の認識精度の一般物体認識解析に基づく義手制御システムの開発【Powered by NICT】

Development of a prosthetic hand control system Based on general object recognition analysis of recognition accuracy during approach phase

著者 (5件)： Bandou Yoshinori (Graduate school of science and Engineering, Saga Univercity, Saga, Japan) ,  Fukuda Osamu (Graduate school of science and Engineering, Saga Univercity, Saga, Japan) ,  Okumura Hiroshi (Graduate school of science and Engineering, Saga Univercity, Saga, Japan) ,  Arai Kohei (Graduate school of science and Engineering, Saga Univercity, Saga, Japan) ,  Bu Nan (National Institute of Technology, Kumamoto College, 2659-2 Suya, Koshi, Kumamoto 861-1102, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIIBMS  ページ： 110-114  発行年： 2017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： 本論文では,義手の運動を制御するためのEMGパターン分類器を組み合わせた視覚ベース物体分類器を用いた新しい制御法を提案した。深い畳込みニューラルネットワークは,物体認識を採用し,人工手の姿勢がオブジェクトの認識結果に基づいて制御される。提案した制御法の妥当性を検証するために,実験は25種の標的物体を用いて実行した。各ターゲット物体の3000画像を物体に手の動きの障害物への接近相における収集した。高認識性能は80%以上の精度で確認された,誤分類はアプローチ運動の初期段階で観察された。これらの結果は,提案した方法は,義手の運動を制御するための高い可能性を有していることを明らかにした。Copyright 2018 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： 制御方式 ,  パターン分類 ,  視覚 ,  *制御系 ,  *物体認識 ,  画像 ,  *義手
準シソーラス用語： 畳込みニューラルネットワーク ,  *一般物体認識 ,  *認識精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： 認識精度 ,  一般物体認識 ,  解析 ,  義手 ,  制御システム ,  開発