お知らせ 2023年度・2024年度 学生員 会費割引キャンペーン実施中です
お知らせ 技術研究報告と和文論文誌Cの同時投稿施策(掲載料1割引き)について
お知らせ 電子情報通信学会における研究会開催について
お知らせ NEW 参加費の返金について
電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
[ログイン]
技報アーカイブ
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2018-12-15 10:25
手背内在筋の表面筋電信号を入力とした把握及び伸展動作の識別
荒古龍一坪井歩武廣田 衛横山正幸柳澤政生早大MBE2018-51
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背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.本稿では以前我々が作成した手背部の筋電情報に基づいたウェアラブルグローブ型デバイスを用い,被験者5人の把握及び伸展動作の筋電を測定し,同被験者間,及び異被験者間での複数の識別器による精度比較を行った.結果として,畳み込みニューラルネットワークを用いた識別器の精度が最も高く,同被験者間の場合で95.79%,異被験者間の場合で93.51%の識別精度を示した. 
(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. Precise discrimination is possible by using surface electromyography(sEMG) of the intrinsic muscle in delicate finger motion analysis.
In this article, we used a wearable glove type device based on myoelectric information on the back of hands and measured the myoelectricity of the five subjects to grasp and extend motion, and compared the results of intra-subjects and inter-subjects. As a result, the accuracy of the classifier using the convolutional neural network was the highest, and the discrimination accuracy of 95.79 % in case of the intra-subjects and 93.51 % in case of the inter-subjects was recorded.
キーワード (和) 筋電 / EMG / 手指 / インターフェース / 動作解析 / 内在筋 / /  
(英) EMG / hand / finger / intrinsic muscles / gesture recognition / interface / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 366, MBE2018-51, pp. 5-9, 2018年12月.
資料番号 MBE2018-51 
発行日 2018-12-08 (MBE) 
ISSN 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 MBE2018-51

研究会情報
研究会 NC MBE  
開催期間 2018-12-15 - 2018-12-15 
開催地(和) 名古屋工業大学 
開催地(英) Nagoya Institute of Technology 
テーマ(和) NC, ME, 一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MBE 
会議コード 2018-12-NC-MBE 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 手背内在筋の表面筋電信号を入力とした把握及び伸展動作の識別 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Identification of grasping and extending motion 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) インターフェース / intrinsic muscles  
キーワード(5)(和/英) 動作解析 / gesture recognition  
キーワード(6)(和/英) 内在筋 / 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) 荒古 龍一 / Ryuichi Arako / アラコ リュウイチ
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 / Mamoru Hirota / 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.)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者 第1著者 
発表日時 2018-12-15 10:25:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 MBE 
資料番号 MBE2018-51 
巻番号(vol) vol.118 
号番号(no) no.366 
ページ範囲 pp.5-9 
ページ数
発行日 2018-12-08 (MBE) 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会