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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.11
- 수록면
- 1,067 - 1,073 (7page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2022.22.0144
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Recognition and prediction of hand gestures using electromyography(EMG) has various applications, such as in devices for human robot interactions, rehabilitation of paralytic patients, and prostheses for amputees. These application can be broadly divided into specific user-only environment and universal user environment. However, in multi-channel EMG used in many recent studies, there are numerous individual differences in the acquired data depending on the user, which cause serious performance degradation in the universal user environment. In this study, EMG data were collected from five subjects for 15 hand gestures using an 8 channel armband EMG sensor at a sampling frequency of 1000 Hz, and the individual differences in the EMG intensity (voltage) and activation channels were analyzed. In addition, the hand gestures were recognized using a convolutional recurrent neural network (CRNN) deep- learning architecture as a classifier, and an average accuracy of 95% was obtained in the experiments considering the user-only environment. In the experiments considering the universal user environment, 15 hand gestures were recognized with an average accuracy of 87.7% by applying the transfer learning technique. Thus, for hand gestures used in everyday life, we propose a recognition method that can be applied according to the user environment, from user-only environments to universal user environments.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터취득과 딥러닝 적용
Ⅲ. 사용자환경에 따른 손동작 인식 실험
Ⅳ. 토의 및 결론
REFERENCES
참고문헌 (33)
참고문헌 신청
J. Cassell, “A framework for gesture generation and interpretation,” Computer Vision in Human-Machine Interaction Cambridge Univ. Press, pp. 191-215, 1998.
J.K. Aggarwal and Q. Cai, “Human motion analysis: A review,” Computer Vision and Image Understanding, vol. 73, no. 3, pp. 428-440, 1999.
K.M. Sagayam and D.J. Hemanth, “Hand posture and gesture reco-gnition techniques for virtual reality applications: a survey,” Virtual Reality, vol. 21, no. 2, pp. 91-107, 2015.
H. Liang, J. Yuan, D. Thalmann, and N.M. Thalmann, “AR in hand: egocentric palm pose tracking and gesture recognition for augmented reality applications,” Proceedings of the 23rd ACM International Conference on Multimedia, ACM, pp. 743-744, 2015.
D. C. Oh and Y. U. Jo, “Classification of hand gestures based on multi-channel EMG by scale average wavelet transform and convolutional neural network,” International Journal of Control, Automation and Systems, vol. 19, no. 3, pp. 1443-1450, 2021.
J.K. Aggarwal and Q. Cai, “Human motion analysis: A review,” Computer Vision and Image Understanding, vol. 73, no. 3, pp. 428-440, 1999.
K.M. Sagayam and D.J. Hemanth, “Hand posture and gesture reco-gnition techniques for virtual reality applications: a survey,” Virtual Reality, vol. 21, no. 2, pp. 91-107, 2015.
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