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J-GLOBAL ID：202002261379089298   整理番号：20A0902723

ANOVAとニューラルネットワークに基づくジェスチャ認識のためのSEMG測定位置と特徴最適化戦略【JST・京大機械翻訳】

sEMG Measurement Position and Feature Optimization Strategy for Gesture Recognition Based on ANOVA and Neural Networks

著者 (9件)： Wu Changcheng (College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China) ,  Yan Yuchao (College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China) ,  Cao Qingqing (School of Aviation Engineering, Nanjing Institute of Industry Technology, Nanjing, China) ,  Fei Fei (College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China) ,  Yang Dehua (College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China) ,  Lu Xiong (College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China) ,  Xu Baoguo (School of Instrument Science and Engineering, Southeast University, Nanjing, China) ,  Zeng Hong (College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China) ,  Song Aiguo (School of Instrument Science and Engineering, Southeast University, Nanjing, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 56290-56299  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： 表面筋電図(sEMG)信号は手ジェスチャの認識に広く使われている。今日,研究者は通常,sEMG信号測定位置の数を増加させ,認識精度を改善するために複数の特徴を抽出する。本論文では,分散(ANOVA)とニューラルネットワークの解析に基づくジェスチャ認識のためのsEMG測定位置と特徴最適化戦略を提案した。最初に,生sEMG信号の4つのチャネルを得て,4つの時間領域特徴を抽出した。次に,異なる測定位置と特徴の組合せに基づいて得られた異なるデータ集合を用いて,異なるニューラルネットワークを訓練し試験した。最後に,ANOVAとTukey HSD試験を,異なるニューラルネットワークのジェスチャー認識結果に基づいて行った。異なる特徴集合を用いたときのジェスチャー認識のための最適測定位置集合を得て,同様に,異なる測定位置集合を用いたときの最適特徴集合を得た。著者らの実験結果は,ゼロ交差と統合sEMGの特徴集合が,sEMG信号の4つのチャネルを使用するとき,94.83%である最も高いジェスチャー認識精度を提供することを示した。4つのsEMG信号特徴が手ジェスチャー認識のために使用されるとき,最適測定位置セットは,P1+P3+P4であり,それは94.6%の精度を提供した。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： *最適化 ,  *分散分析 ,  *ニューラルネットワーク ,  零交差 ,  チャネル
準シソーラス用語： 身振り ,  *ジェスチャー認識 ,  表面筋電図 ,  認識精度 ,  時間領域 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： ANOVA ,  ニューラルネットワーク ,  ジェスチャ認識 ,  測定位置 ,  最適化 ,  戦略