EMGベースジェスチャ識別のための深層残差収縮ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Ma Yueying; Wang Chengbo; Jiang Chengenze; Li Zimo

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212648842700 整理番号：22P0285596

EMGベースジェスチャ識別のための深層残差収縮ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Deep Residual Shrinkage Networks for EMG-based Gesture Identification

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発行年： 2022年02月07日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年09月01日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本研究では,高精度EMGベースのジェスチャ同定のための方法を紹介した。新しく開発された深層学習法,すなわち,深い残留収縮ネットワークを,ジェスチャ同定を実行するために適用した。ジェスチャーから生じるEMG信号の特徴に基づいて,最適化を同定精度を改善するために行う。最後に,3つの異なるアルゴリズムを適用して,EMG信号認識の精度をDRSNと比較した。結果は,DRSNがEMG認識精度に関して従来のニューラルネットワークを凌駕することを示した。本論文は,EMG信号を分類し,DRSNの可能な応用を探索するための信頼できる方法を提供する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 生体計測

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