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J-GLOBAL ID：201902255898203217   整理番号：19A2416443

EMGデータに基づくハンドジェスチャー認識:畳み込みニューラルネットワークアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Hand Gesture Recognition Based on EMG Data: A Convolutional Neural Network Approach

著者 (7件)： Tsinganos Panagiotis (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Patras, Patras, Greece) ,  Tsinganos Panagiotis (Department of Electronics and Informatics, Vrije Universiteit Brussel, Brussels, Belgium) ,  Cornelis Bruno (Department of Electronics and Informatics, Vrije Universiteit Brussel, Brussels, Belgium) ,  Cornelis Jan (Department of Electronics and Informatics, Vrije Universiteit Brussel, Brussels, Belgium) ,  Jansen Bart (Department of Electronics and Informatics, Vrije Universiteit Brussel, Brussels, Belgium) ,  Jansen Bart (imec, Leuven, Belgium) ,  Skodras Athanassios (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Patras, Patras, Greece)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 10057  ページ： 180-197  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 深い学習(DL)は,様々な分類と予測タスクにおける芸術の状態を劇的に改善することによって,データ解析の分野を変換した。特にコンピュータビジョンと音声処理の分野において,DLは,古典的機械学習手法と比較して,より良い性能と一般化特性を最近実証した。それは,分類に続く手craのモデルベースの特徴の抽出に基づいている。手ジェスチャと音声は,人間から人間へのコミュニケーションと人間-機械相互作用における最も重要なモダリティの2つを構成する。生物医学工学において,多くの新しい研究が筋電図に基づくジェスチャー認識に向けられている。本論文では,筋電図に基づく手ジェスチャー認識のためのDL法の簡単な概観を示し,次に,著者らがベースラインモデルとして考えられる概念的ニューラルネットワークに基づく簡単なモデルを文献から選択した。ベースラインモデルへの提案した修正は,3%の分類改善をもたらした。本論文では,この性能改善の説明分析に集中した。アブレーション研究により,修正が最も重要なものであることを確認し,ラベル平滑化を調べて,結果が事前バイアスを低減することにより改善できるかどうかを検証した。解析は,モデルの限界を理解し,性能を改善するための新しい方法を探索するのに役立つ。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 基準線 ,  平滑化 ,  コンピュータビジョン ,  データ解析 ,  コミュニケーション ,  バイアス ,  学習 ,  *ニューラルネットワーク ,  筋電図 ,  予測 ,  機械学習 ,  アブレーション
準シソーラス用語： *ジェスチャー認識 ,  モダリティ ,  *身振り , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 深層学習 ,  CNN ,  生物医学工学 ,  SEMGハンドジェスチャー認識 ,  ラベル平滑化 ,  アブレーション研究

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (3件)： EMG ,  ハンドジェスチャー認識 ,  畳み込みニューラルネットワーク