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학술저널
저자정보
조용운 (건양대학교) 오도창 (건양대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제27권 제5호
발행연도
2021.5
수록면
349 - 355 (7page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2021.21.0017

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초록· 키워드

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Hand movement recognition and prediction are applied in various fields, such as interfaces between humans and various types of robots, rehabilitation of patients with upper limb paralysis, realization of prosthetic arms for wrist amputees, and communication in sign language with deaf people. In a real-time environment, the accuracy with which human hand motions are predicted is poor, and the process is inevitably affected by noise. In this paper, after data acquisition from armband-type multi-channel EMG (electromyography) sensors for predefined hand movements, we predict hand movements in a real-time environment by using the CRNN (convolutional recurrent neural network) method for each acquisition section. In addition, by applying a preprocessing method such as FT (Fourier Transform), WT (wavelet transform), and SAWT (scale average wavelet transform) in overlapping windows, hand motions can be predicted with a smaller time delay and higher accuracy. In the experiment conducted herein, we validate the proposed method through independent learning and real-time testing based on existing deep learning methods and preprocessing techniques.
#real-time prediction #hand gesture recognition #prostheses #multi-channel EMG #CRNN #SAWT #time delay #accuracy

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (29)

참고문헌 신청
M. Karam, “A framework for research and design of gesture-based human-computer interactions,” Order No. U216846, University of Southampton, United Kingdom, Ann Arbor, 2006. google schola S. S. Rautaray and A. Agrawal, “Vision based hand gesture recognition for human computer interaction: A survey,” Artificial intelligence review, vol.43, no. 1, pp. 1-54, 2015. google schola M. V. Liarokapis, “EMG based interfaces for human robot interaction in structured and dynamic environments,” PhD dissertation, National Technical University of Athens, 2014. google schola M. Atzori, A. Gijsberts, C. Castellini, B. Caputo, A.M. Hager, S. Elsig, G. Giatsidis, F. Bassetto, and H. Müller, “Electro-myography data for non-invasive naturally-controlled robotic hand prostheses,” Scientific Data, vol. 1, pp. 14005, 2014. google schola L. Batzianoulis, S. El-Khoury, E. Pirondini, M. Coscia, S. Micera, and A. Billard, “EMG-based decoding of grasp gestures in reaching-to grasping motions,” Robotics and Autonomous Systems, vol. 91, pp. 59-70, May 2017. google schola

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