論文の概要: From Hand-Perspective Visual Information to Grasp Type Probabilities:
Deep Learning via Ranking Labels
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.04863v1
- Date: Mon, 8 Mar 2021 16:12:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-09 16:01:57.887898
- Title: From Hand-Perspective Visual Information to Grasp Type Probabilities:
Deep Learning via Ranking Labels
- Title（参考訳）: 手視点視覚情報からグラフ型確率へ:ランキングラベルによる深層学習
- Authors: Mo Han, Sezen Ya{\u{g}}mur G\"unay, \.Ilkay Y{\i}ld{\i}z, Paolo
Bonato, Cagdas D. Onal, Ta\c{s}k{\i}n Pad{\i}r, Gunar Schirner, Deniz
Erdo{\u{g}}mu\c{s}
- Abstract要約: Plackett-Luceモデルに基づいた新しい確率分類器を構築し、把握上の確率分布を予測する。
提案モデルは,最もポピュラーで生産性の高い畳み込みニューラルネットワークフレームワークに適用可能であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.772076545800592
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Limb deficiency severely affects the daily lives of amputees and drives
efforts to provide functional robotic prosthetic hands to compensate this
deprivation. Convolutional neural network-based computer vision control of the
prosthetic hand has received increased attention as a method to replace or
complement physiological signals due to its reliability by training visual
information to predict the hand gesture. Mounting a camera into the palm of a
prosthetic hand is proved to be a promising approach to collect visual data.
However, the grasp type labelled from the eye and hand perspective may differ
as object shapes are not always symmetric. Thus, to represent this difference
in a realistic way, we employed a dataset containing synchronous images from
eye- and hand- view, where the hand-perspective images are used for training
while the eye-view images are only for manual labelling. Electromyogram (EMG)
activity and movement kinematics data from the upper arm are also collected for
multi-modal information fusion in future work. Moreover, in order to include
human-in-the-loop control and combine the computer vision with physiological
signal inputs, instead of making absolute positive or negative predictions, we
build a novel probabilistic classifier according to the Plackett-Luce model. To
predict the probability distribution over grasps, we exploit the statistical
model over label rankings to solve the permutation domain problems via a
maximum likelihood estimation, utilizing the manually ranked lists of grasps as
a new form of label. We indicate that the proposed model is applicable to the
most popular and productive convolutional neural network frameworks.
- Abstract（参考訳）: 肢欠損は両足の日常生活に深刻な影響を与え、この不足を補うために機能的なロボット義手を提供する努力を駆り立てている。
人工手の畳み込み型ニューラルネットワークによるコンピュータビジョン制御は,手の動きを予測するために視覚情報を訓練することにより,その信頼性から生理的信号を置き換えたり補ったりする方法として注目されている。
義手の手のひらにカメラを装着することは、視覚データを収集するための有望なアプローチであることが証明されている。
ただし、物体形状が常に対称ではないため、目や手の視点から表示された把握タイプが異なる場合があります。
そこで我々は,この違いを現実的に表現するために,目視画像と手視画像の同期画像を含むデータセットを用いて,手視画像が手動ラベリングにのみ使用されるようにした。
エレクトロミオグラム(EMG)活性と上腕からの運動キネマティクスデータを収集し、将来的な作業における多モード情報融合を行う。
さらに、人間のループ制御を組み込んで、コンピュータビジョンと生理的信号入力を組み合わせるために、絶対的な正あるいは負の予測を行う代わりに、プラケット・ルーシモデルに基づく新しい確率的分類器を構築する。
そこで我々は,手動でランク付けしたグリップのリストをラベルの新たな形式として利用して,ラベルランキングよりも統計モデルを用いて最大推定値を用いて置換領域の問題を解く。
提案モデルは,最もポピュラーで生産性の高い畳み込みニューラルネットワークフレームワークに適用可能であることを示す。
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