前腕の表面筋電位を用いたRNN指書き文字認識の評価

カテゴリ: 部門大会

論文No: MC3-7

グループ名: 【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2021/09/08

タイトル(英語): Evaluation of Finger-writing Character Recognition with Recurrent Neural Network Using Surface Electromyogram of the Forearm

著者名: 坂井 浩志郎（富山県立大学）,中井 満（富山県立大学）

著者名(英語): Koshiro Sakai (Toyama Prefectual University),Mituru Nakai (Toyama Prefectual University)

キーワード: Recurrent Neural Network|指書き文字認識|Recurrent Neural Network|Finger-writing Character Recognition

要約(日本語): 空中に指先の小さな動きで書いた文字を認識する。既存の手法では指の下にカメラを置いたり、指に加速度センサを装着したりする。しかし、カメラを用いると筆記空間を制限され、センサを装着すると検知可能な大きな動きが必要になる。そこで指先を動かすときに生じる前腕の表面筋電位を用い、RNN (Recurrent Neural Network)で認識する手法を提案する。筋電位のような生体信号は個人差が大きいので、特定の個人のために RNN を学習することにする。実験では 1 名の被験者から10日間に渡って、ひらがな 46 種の指書き文字を100サンプルずつ収集した。RNN の中間層の数やノード数を調整し、最大で約 96 %の認識率を達成した。

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