文献

J-GLOBAL ID：202002237530714074   整理番号：20A0822320

筋電図(EMG)を用いた動的ハンドジェスチャー認証【JST・京大機械翻訳】

Dynamic Hand Gesture Authentication using Electromyography (EMG)

著者 (4件)： Wong Alex Ming Hui (Osaka University, Osaka Prefecture,Graduate School of Information Science and Technology,Japan) ,  Furukawa Masahiro (Osaka University, Osaka Prefecture,Graduate School of Information Science and Technology,Japan) ,  Ando Hideyuki (Osaka University, Osaka Prefecture,Graduate School of Information Science and Technology,Japan) ,  Maeda Taro (Osaka University, Osaka Prefecture,Graduate School of Information Science and Technology,Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： SII  ページ： 300-304  発行年： 2020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： バイオメトリックは,その利便性により,多くの電子機器において最近,ゴール認証法になっている。2種類のバイオメトリック,静的バイオメトリクスおよび動的バイオメトリクスがある。手ジェスチャーは静的および動的バイオメトリクスの両方を可能にする。静的手ジェスチャーは,静的ハンドサインの形にある。一方,動的手ジェスチャーは,移動指,手,腕の形にある。そして,その連続性により,動的バイオメトリクスは通常行動と相関する。手ジェスチャーは,静的および動的バイオメトリクスの両方の組合せでもあり,例えば,ハンドサインが静的であり,1つのサインからもう1つのサインへの変化が動的である。本研究では,静的および動的ハンドジェスチャの組合せを用いることになる。最悪の事例シナリオをシミュレーションするために,すべての参加者は同じ静的手ジェスチャーを実行するように求められた。結果から,システムがそれらのジェスチャー挙動を通して個人を識別できることを示した。混乱行列からの精度率と受信者動作特性(ROC)からの等しい誤り率は,それぞれ0.84以上と0.0701以下である。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： バイオメトリクス ,  電子装置 ,  カオス ,  *認証 ,  誤り率 ,  筋電図 ,  連続性
準シソーラス用語： ハンドジェスチャ ,  身振り ,  利便性 ,  ホップ数 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 筋電図 ,  EMG ,  ジェスチャー ,  認証