論文の概要: Feature selection for gesture recognition in Internet-of-Things for healthcare

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.11031v1
• Date: Fri, 22 May 2020 06:54:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 08:59:07.097920
• Title: Feature selection for gesture recognition in Internet-of-Things for healthcare
• Title（参考訳）: 医療用インターネットにおけるジェスチャー認識のための特徴選択
• Authors: Giulia Cisotto, Martina Capuzzo, Anna V. Guglielmi, Andrea Zanella
• Abstract要約: ジェスチャー認識の文脈では、脳波とEMGを同時に記録して、達成されているジェスチャーと、そのパフォーマンスの質を識別することができる。 そこで本研究では, (i) 選択した特徴の自然な意味を維持するために, (i) 最も重要な特徴をしっかりと抽出し, (ii) 異なる把握課題を分類することを目的とした新しいアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.155382321743181
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Internet of Things is rapidly spreading across several fields, including healthcare, posing relevant questions related to communication capabilities, energy efficiency and sensors unobtrusiveness. Particularly, in the context of recognition of gestures, e.g., grasping of different objects, brain and muscular activity could be simultaneously recorded via EEG and EMG, respectively, and analyzed to identify the gesture that is being accomplished, and the quality of its performance. This paper proposes a new algorithm that aims (i) to robustly extract the most relevant features to classify different grasping tasks, and (ii) to retain the natural meaning of the selected features. This, in turn, gives the opportunity to simplify the recording setup to minimize the data traffic over the communication network, including Internet, and provide physiologically significant features for medical interpretation. The algorithm robustness is ensured both by consensus clustering as a feature selection strategy, and by nested cross-validation scheme to evaluate its classification performance.
• Abstract（参考訳）: モノのインターネット(internet of things, モノのインターネット)は、医療、コミュニケーション能力、エネルギー効率、センサーなど、さまざまな分野に急速に普及している。 特に、ジェスチャ認識の文脈において、例えば、異なる対象の把握において、脳波と筋電図を介して、脳と筋活動を同時に記録し、達成されたジェスチャと、そのパフォーマンスの質を識別するために分析することができる。 本稿では,新しいアルゴリズムを提案する。 (i)最も重要な特徴をしっかり抽出して、異なる把握タスクを分類し、 (ii)選択された特徴の自然な意味を保つこと。 これにより、インターネットを含む通信ネットワーク上のデータトラフィックを最小限に抑えるための記録設定を簡素化し、医学的解釈のための生理学的に重要な特徴を提供する。 アルゴリズムのロバスト性は、特徴選択戦略としてのコンセンサスクラスタリングと、その分類性能を評価するためのネスト型クロスバリデーションスキームの両方によって保証される。

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