動作開始区間抽出に基づく表面筋電図による手指動作の高速識別手法

カテゴリ：部門大会

論文No：PS6-3

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：A Fast Discrimination Method for Hand Movements by Surface EMG Based on Motion Start Section Extraction

著者名：中澤 優希（徳島大学）,伊藤 桃代（徳島大学）,伊藤 伸一（徳島大学）,福見 稔（徳島大学）

著者名(英語)： Yuki Nakaza (Tokushima University),Momoyo Ito (Tokushima University),Shinichi Ito (Tokushima University),Minoru Fukumi (Tokushima University)

キーワード：表面筋電図（EMG）,手指動作識別,動作開始区間,サポートベクターマシーン,ヒューマンインタフェース,Surface Electromyography (sEMG),Finger Motion Recognition,operation-initiating section,Support Vector Machine (SVM),Human-Machine Interface (HMI)

要約(日本語)：本研究は、表面筋電図（sEMG）信号を用いた手指動作の識別精度向上を目的とし、動作開始直後の短時間信号に着目することでロボット制御への応用可能性を探るものである。
　本手法では、被験者2名による手指動作（ぐー・ちょき・ぱー）を各90回ずつ計測し、計540のEMGデータを対象とした。ベースラインRoot Mean Square (RMS)に基づくしきい値判定とHilbert変換により動作立ち上がりを自動検出し、その256ms区間を抽出・正規化後、Support Vector Machine（SVM）で分類を実施した。
　その結果、極めて短い信号区間からでも97%の高識別精度が得られた。従来の動作全体時系列に依存した手法と比べ、より効率的かつ頑健な識別が可能であることが示された。今後、さらに短時間区間での識別を目指す。

本誌掲載ページ：1634-1636p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：355Kバイト