| 講演名 | 2018-01-18 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(早大), 佐藤 淳紀(早大), 坪井 歩武(早大), 横山 正幸(早大), 柳澤 政生(早大), |
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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． |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | EMG / gesture recognition / interface / CNN |
| 資料番号 | PRMU2017-125,MVE2017-46 |
| 発行日 | 2018-01-11 (PRMU, MVE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / MVE / IPSJ-CVIM |
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| 開催期間 | 2018/1/18(から2日開催) |
| 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） | |
| 委員長氏名（和） | 佐藤 真一(NII) / 亀田 能成(筑波大) |
| 委員長氏名（英） | Shinichi Sato(NII) / Yoshinari Kameda(Univ. of Tsukuba) |
| 副委員長氏名（和） | 藤吉 弘亘(中部大) / 井尻 善久(オムロン) / 間瀬 健二(名大) |
| 副委員長氏名（英） | Hironobu Fujiyoshi(Chubu Univ.) / Yoshihisa Ijiri(Omron) / Kenji Mase(Nagoya Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 大西 正輝(産総研) / 舩冨 卓哉(奈良先端大) / 飯山 将晃(京大) / 木村 篤信(NTT) / 内山 英昭(九大) |
| 幹事氏名（英） | Masaki Oonishi(AIST) / Takuya Funatomi(NAIST) / Masaaki Iiyama(Kyoto Univ.) / Atsunobu Kimura(NTT) / Hideaki Uchiyama(Kyushu Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 石井 雅人(NEC) / 菅野 裕介(阪大) / 平山 高嗣(名大) / 青木 良輔(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Masato Ishii(NEC) / Yusuke Sugano(Osaka Univ.) / Takatsugu Hirayama(Nagoya Univ.) / Ryosuke Aoki(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding / Technical Committee on Media Experience and Virtual Environment / Special Interest Group on Computer Vision and Image Media |
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| 本文の言語 | JPN |
| 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（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 廣田 衛 / Mamoru Hirota |
| 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） | 佐藤 淳紀 / Junki Sato |
| 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） | 坪井 歩武 / Ayumu Tsuboi |
| 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） | 横山 正幸 / Masayuki Yokoyama |
| 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） | 柳澤 政生 / Masao Yanagisawa |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 早稲田大学(略称：早大) Waseda University(略称：Waseda Univ) |
| 発表年月日 | 2018-01-18 |
| 資料番号 | PRMU2017-125,MVE2017-46 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | PRMU-391,MVE-392 |
| ページ範囲 | pp.111-116(PRMU), pp.111-116(MVE), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-01-11 (PRMU, MVE) |