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J-GLOBAL ID：202202233856729746   整理番号：22A0963892

3Dプリント補綴アームを制御するためのスマートガラス入力モジュールのためのResnet18のブースティング【JST・京大機械翻訳】

Boosting Resnet18 for a Smart Glasses Input Module to Control a 3D Printed Prosthetic Arm

著者 (6件)： See Aaron Raymond (Southern Taiwan University of Science and Technology,Department of Electrical Engineering,Tainan,Taiwan) ,  Tolentino Jolo Gerard Miel (Southern Taiwan University of Science and Technology,Department of Electrical Engineering,Tainan,Taiwan) ,  Duangsasidhorn Bhuvanut (Southern Taiwan University of Science and Technology,Department of Electrical Engineering,Tainan,Taiwan) ,  Chang Wan Jung (Southern Taiwan University of Science and Technology,Department of Electrical Engineering,Tainan,Taiwan) ,  Ou Yang-Kun (Southern Taiwan University of Science and Technology,Department of Electrical Engineering,Tainan,Taiwan) ,  Chen Ming-Che (Southern Taiwan University of Science and Technology,Department of Electrical Engineering,Tainan,Taiwan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICCE  ページ： 1-3  発行年： 2022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： 本研究は,実時間で3D印刷人工装具を制御する視覚入力を得るために,スマートガラスを利用した。このシステムは,オブジェクトを分類でき,事前訓練と転送学習Resnet18モデルから適切なジェスチャベースを実行することができる。ベース転送学習モデルは,訓練中に87.48%の精度を達成し,そして,非意味データから約88.48%の試験精度を達成した。次元縮小とブースティングの後,ジェスチャ分類装置モデルは,約85.33%の精度を示した。増幅器のジェスチャ意図を認識するために,FSR入力をトリガーとして用いた。Copyright 2022 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： 視覚 ,  増幅器 ,  学習 ,  学習モデル ,  分類装置 ,  生体代行装置 ,  *三次元 ,  次元縮小 ,  *補綴
準シソーラス用語： 身振り ,  *ブースティング ,  三次元印刷 ,  *スマートガラス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 符号理論  (ND02030R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  NMR一般  (BM07041R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 3D ,  補綴 ,  スマートガラス ,  モジュール ,  ブースティング