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SVMによる手首筋電を用いたジャンケン動作識別

SVMによる手首筋電を用いたジャンケン動作識別

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カテゴリ: 部門大会

論文No: PS3-5

グループ名: 【C】平成27年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2015/08/27

タイトル(英語): Discrimination of Japanese Janken by Support Vector Machine Based on Electromyography of Wrist

著者名: 平岡 大樹(徳島大学),伊藤伸一 (徳島大学),伊藤 桃代(徳島大学),福見 稔(徳島大学)

著者名(英語): Daiki Hiraoka(Tokushima University),Shinnichi Ito(Tokushima University),Momoyo Ito(Tokushima University),Minoru Fukumi(Tokushima University)

キーワード: 筋活動電位|サポートベクターマシーン|バイオメトリクスバイオメトリクス|Electromyogram|Support Vector Machine|Biometrics

要約(日本語): SVMによる手首筋電を用いたジャンケン動作識別

○ 平岡大樹 (徳島大学 先端技術科学教育部)、伊藤伸一、伊藤桃代、福見稔 (徳島大学 ソシオテクノサイエンス研究部)

【目的】手首筋電を用いたオフラインでのジャンケン動作識別。
【対象】被験者は20代男性3名。実験の1トライアルをジャンケンの各動作10回分とし、計4トライアル実施。
【方法】8チャンネルの乾式センサを用いて計測し、FFTを適用する。FFT適用後、隣り合うチャンネルの平均値を求め、線形変換による正規化をし、-1から1の範囲にリスケーリングする。トライアルの1・2回目を学習データ、3・4回目をテストデータとした。
【結果】識別結果はそれぞれ96.9%, 95.3%, 90.6%であった。
【考察】識別精度が従来の77.1%から大きく改善され、全ての被験者が90%以上であった。提案手法の汎用性が高いと思われる。
【結論】提案手法を用いることで汎用性の高い手の動作識別が可能である。

PDFファイルサイズ: 430 Kバイト

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