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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-01-18 11:50 フィンガーレスグローブ型筋電インターフェースのための5指タッピング動作のCNNによる識別 ○廣田 衛・佐藤淳紀・坪井歩武・横山正幸・柳澤政生（早大）  PRMU2017-125 MVE2017-46 |
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| 抄録 | （和） | 近年，各分野へのVR 機器の普及を見越した入力インターフェースの研究は広く行われている．そこで，従来のモーショントラッキング以上に細部のトラッキングが必要となっている．本稿においては手背に乾式電極を配置したフィンガーレスグローブ型筋電インターフェースの開発に向けて，手指の動作として5 指のタッピング動作を識別対象とし，取得された筋電情報に対して畳み込みニューラルネットワークを用いた識別器を導入し手指動作識別の精度に関して検証した．11 名の被験者に関して実験を行い，取得された筋電情報を各手法で識別した，その結果線形判別分析での識別では平均精度88.61%，畳み込みニューラルネットワークを使用した場合には平均精度87.98%となった．この結果の原因と今後の展望に関して考察を行う． |
| （英） | In recent years, research on input interfaces that anticipate the spread of VR devices to various fields is widely conducted. Therefore, detailed tracking is required more than conventional motion tracking. In this paper, we aim to develop a fingerless glove type EMG interface with dry electrodes on the back of hand, to identify the tapping motion of 5 fingers as the movement of fingers, and use a convolution neural network for the acquired EMG information. We introduced two types of the classifier, and verified the accuracy of finger action identification. Experiments were conducted on eleven subjects and the obtained electromyogram information was identified by each method. As a result, the average accuracy was 88.61% for identification in linear discriminant analysis and 87.98% for average convolution neural network became. We discussed the cause of this result and future prospects. | |
| キーワード | （和） | 筋電 / EMG / 動作解析 / インターフェース / CNN / / / |
| （英） | EMG / gesture recognition / interface / CNN / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 392, MVE2017-46, pp. 111-116, 2018年1月. | |
| 資料番号 | MVE2017-46 | |
| 発行日 | 2018-01-11 (PRMU, MVE) | |
| 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 | PRMU2017-125 MVE2017-46 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU MVE IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2018-01-18 - 2018-01-19 |
| 開催地（和） | 大阪府立大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | AR，VR関連技術とその応用 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MVE |
| 会議コード | 2018-01-PRMU-MVE-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | フィンガーレスグローブ型筋電インターフェースのための5指タッピング動作のCNNによる識別 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Discrimination of five-finger tapping operation by CNN for fingerless glove-type myoelectric interface |
| 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 / gesture recognition |
| キーワード(3)（和/英） | 動作解析 / interface |
| キーワード(4)（和/英） | インターフェース / CNN |
| キーワード(5)（和/英） | CNN / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| 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） | 廣田 衛 / Mamoru Hirota / ヒロタ マモル |
| 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） | 佐藤 淳紀 / Junki Sato / サトウ ジュンキ |
| 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） | 坪井 歩武 / Ayumu Tsuboi / ツボイ アユム |
| 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 | 2018-01-18 11:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MVE |
| 資料番号 | PRMU2017-125, MVE2017-46 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.391(PRMU), no.392(MVE) |
| ページ範囲 | pp.111-116 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-01-11 (PRMU, MVE) |
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