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J-GLOBAL ID：201902245594653871   整理番号：19A0489110

適応有向非巡回グラフを用いた複数センサに基づく手の動き認識【JST・京大機械翻訳】

Multiple Sensors Based Hand Motion Recognition Using Adaptive Directed Acyclic Graph

著者 (8件)： Xue Yaxu (School of Automation, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China) ,  Xue Yaxu (School of Computing, The University of Portsmouth, Portsmouth PO1 3HE, UK) ,  Xue Yaxu (School of Electrical and Mechanical Engineering, Pingdingshan University, Pingdingshan 467000, China) ,  Ju Zhaojie (School of Automation, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China) ,  Ju Zhaojie (School of Computing, The University of Portsmouth, Portsmouth PO1 3HE, UK) ,  Xiang Kui (School of Automation, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China) ,  Chen Jing (School of Automation, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China) ,  Liu Honghai (School of Computing, The University of Portsmouth, Portsmouth PO1 3HE, UK)
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 7  号： 4  ページ： 358  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： コンピュータ/ロボット,ロボット操作学習および人工ハンド制御と相互作用する有効な方法としての人間の手運動の利用は,徹底的に研究されている。本論文では,新しい効果的な多重センサに基づくハンドモーションキャプチャと認識システムを提案した。異なる被験者によって示された10の一般的な事前定義されたオブジェクト把握と操作タスクを,人間の手のオブジェクトの観点から記録した。筋電図,データグローブおよびFingerTPSを含む3つのタイプのセンサを,EMG信号,指角度軌跡および接触力を同時に捕捉するために適用した。組合せ信号に基づく異なる把握と操作タスクを認識することを,適応方向非巡回グラフアルゴリズムを用いて研究し,比較実験の結果は,他のアルゴリズムと同様に,個々のセンシング技術と比較して,より高い認識率を有する提案システムを示した。提案したフレームワークは,多重センサ技術による多モード人間ハンド運動からの豊富な情報を含み,それは自律的な器用な操作を実行する人工ハンド制御と人工システムにおける応用に潜在的に適用可能である。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モーションキャプチャ ,  相互作用 ,  コンピュータ ,  学習 ,  *センサ ,  筋電図 ,  アルゴリズム ,  多モード ,  軌跡 ,  ロボット
準シソーラス用語： 自律性 ,  *巡回 ,  被験者 ,  マルチセンサ ,  *DAG【グラフ】 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： EMG ,  接触力 ,  データグローブ ,  適応型有向非巡回グラフ

分類 (2件)： ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

引用文献 (29件)：

• Liu, J.; Luo, Y.; Ju, Z. An interactive astronaut-robot system with gesture control. Comput. Intell. Neurosci. 2016, 2016, 7845102.
• Saudabayev, A.; Varol, H.A. Sensors for Robotic Hands: A Survey of State of the Art. IEEE Access 2015, 3, 1765-1782.
• Hichert, M. User Capacities and Operation Forces: Requirements for Body-Powered Upper-Limb Prostheses. Ph.D. Thesis, Delft University of Technology, Delft, The Netherlands, 24 February 2017.
• Ju, Z.; Liu, H.; Xiong, Y. Fuzzy Empirical Copula for Estimating Data Dependence Structure. Fuzzy Syst. 2014, 16, 160-172.
• Luzanin, O.; Plancak, M. Hand gesture recognition using low-budget data glove and cluster-trained probabilistic neural network. Assem. Autom. 2014, 34, 94-105.

タイトルに関連する用語 (4件)： 適応 ,  有向非巡回グラフ ,  手 ,  動き