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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-01-27 14:25 手指内在筋の表面筋電信号を入力とした指動作識別器の汎化性能評価 ○佐藤淳紀・坪井歩武・廣田 衛・横山正幸・柳澤政生（早大）  MBE2017-78 |
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| 抄録 | （和） | 手指の動作は外在筋である前腕部と内在筋である手指部の協調的な働きによって達成される．内在筋の筋電を用いることでより繊細な手指動作の識別が可能である．本稿では手指部の筋電情報に基づいた新たなユーザインタフェースの開発を実現することを目的とし，筋電測定用の乾式電極を用いたウェアラブルグローブ型デバイスを作製する．インタフェースとしての利用を想定した場合，利用者ごとに毎回キャリブレーションを行うのは不便であるため，未知の人物の筋電信号に対しても高い精度で識別できる特徴量及び識別器を選択する必要がある． 本稿では，開発したグローブを用いて被験者11人のタッピング動作時の筋電を測定し，6種の特徴量と多層パーセプトロンを用いた異被験者間データでのタッピング動作識別を行う．結果として，サンプリング周波数が1kHzの場合で92.0%，100Hzの場合で89.8%の識別精度を記録し，高い汎化性能と筋電インタフェースとしての有意性を示唆した． |
| （英） | The hand and finger motions are achieved by the cooperative action of the forearm which includes extrinsic muscles, and the fingers which include intrinsic muscles. More precise recognition is possible by using surface electromyography(sEMG) of the intrinsic muscle in delicate finger motion analysis. We aimed to realize the development of a new user interface based on EMG information of the fingers, and we developed a wearable glove type device using dry electrodes. In the assumption of usage as interface, it is inconvenient to recalibrate for each user. Thus, it will be necessary to select features which enable the classifier to accurately recognize unknown user's myoelectric signal and to select classifier according to the amount. With this device, we measured the myoelectric signal of eleven subjects during the tapping operation, and examined the recognition of tapping motion using six features and multilayer perceptron between different subjects. The result was the 92.0% accuracy at 1kHz sampling frequency and 89.8% at 100Hz. It suggested the high generalization performance and usefulness as an EMG based interface. | |
| キーワード | （和） | 筋電 / EMG / 手指 / 内在筋 / 動作解析 / インタフェース / / |
| （英） | EMG / hand / finger / intrinsic muscles / gesture recognition / interface / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 416, MBE2017-78, pp. 65-70, 2018年1月. | |
| 資料番号 | MBE2017-78 | |
| 発行日 | 2018-01-19 (MBE) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MBE2017-78 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE NC NLP |
| 開催期間 | 2018-01-26 - 2018-01-27 |
| 開催地（和） | 九州工業大学 |
| 開催地（英） | Kyushu Institute of Technology |
| テーマ（和） | ニューロコンピューティングの実装および人間科学のための解析・モデル化, ME，一般 |
| テーマ（英） | ME, generalImplementation of Neuro Computing,Analysis and Modeling of Human Science, |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MBE |
| 会議コード | 2018-01-MBE-NC-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 手指内在筋の表面筋電信号を入力とした指動作識別器の汎化性能評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Evaluation of Generalization Performance of Finger Motion Classifier with input of surface EMG signal of hand intrinsic muscles |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 筋電 / EMG |
| キーワード(2)（和/英） | EMG / hand |
| キーワード(3)（和/英） | 手指 / finger |
| キーワード(4)（和/英） | 内在筋 / intrinsic muscles |
| キーワード(5)（和/英） | 動作解析 / gesture recognition |
| キーワード(6)（和/英） | インタフェース / interface |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐藤 淳紀 / Junki Sato / サトウ ジュンキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 坪井 歩武 / Ayumu Tsuboi / ツボイ アユム |
| 第2著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 廣田 衛 / Hirota Mamoru / ヒロタ マモル |
| 第3著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 横山 正幸 / Masayuki Yokoyama / ヨコヤマ マサユキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 柳澤 政生 / Masao Yanagisawa / ヤナギサワ マサオ |
| 第5著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-01-27 14:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MBE |
| 資料番号 | MBE2017-78 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.416 |
| ページ範囲 | pp.65-70 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-01-19 (MBE) |
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