Benchmarking Deep Learning Models on Prosthetic Hand State Recognition

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC3-4

グループ名: 【C】平成30年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2018/09/05

タイトル(英語): Benchmarking Deep Learning Models on Prosthetic Hand State Recognition

著者名: パルケ ヴィクター(早稲田大学),三浦 智(早稲田大学),宮下 朋之(早稲田大学)

著者名(英語): Victor Parque|Satoshi Miura|Tomoyuki Miyashita

キーワード: 人工手|姿勢推定|ディープ・ラーニングディープ・ラーニング|prosthetic hand|pose estimation|deep learning

要約(日本語): Hand pose estimation is relevant for ergonomic interfacing and control. In this paper we benchmarked well-known deep learning architectures to infer prosthetic hand poses in testing scenarios involving variations of brightness, contrast and flips. Our results show the feasibility, the attractive accuracy and efficiency to estimate prosthetic hand poses with a GoogLeNet-based deep architecture using relatively few training samples.

PDFファイルサイズ: 728 Kバイト