2021 09 09 Real Time Hand Gesture Recognition Based on Artificial Feed Forward Neural Networks and EMG
1. どんなもの？
3層ニューラルネットワークで5つのジェスチャーを90.1%の精度でresponse速度11msで分類している．
また，ウィンドウサイズ500点でスライドウィンドウが10点であり，整流化のち5次のバターワースフィルタを用いてエンベロープで平滑化したあとに，筋収縮に対応する点をセグメント化している．特徴量抽出はDTWを利用しており，分類では条件付き確立で0.5の閾値を取らなければrestと判断する手法が取られている．
またこの手法の利点として,トレーニングデータが30個であるため，学習コストが非常に少ないといったことがあげられる．
今後の手法としてRNNを用いた分類モジュールを提案している．
次に読むべき論文はあるか？
筋収縮に対応する領域をセグメント化した手法を用いている論文
Real-time hand gesture recognition using the Myo armband and muscle activity detection