論文の概要: From Unimodal to Multimodal: improving the sEMG-Based Pattern
Recognition via deep generative models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04091v1
- Date: Tue, 8 Aug 2023 07:15:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-09 13:45:39.243857
- Title: From Unimodal to Multimodal: improving the sEMG-Based Pattern
Recognition via deep generative models
- Title(参考訳): ユニモーダルからマルチモーダルへ:深い生成モデルによるsEMGに基づくパターン認識の改善
- Authors: Wentao Wei, Linyan Ren
- Abstract要約: マルチモーダルハンドジェスチャー認識(HGR)システムは高い認識精度を実現する。
マルチモーダルジェスチャー認識データを取得するには、通常、ユーザーは追加のセンサーを装着する必要があるため、ハードウェアコストが増加する。
本稿では,仮想慣性計測ユニット(IMU)信号を用いた表面筋電図(sEMG)に基づくHGRの精度向上のための新しい生成手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.048643138097903
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multimodal hand gesture recognition (HGR) systems can achieve higher
recognition accuracy. However, acquiring multimodal gesture recognition data
typically requires users to wear additional sensors, thereby increasing
hardware costs. This paper proposes a novel generative approach to improve
Surface Electromyography (sEMG)-based HGR accuracy via virtual Inertial
Measurement Unit (IMU) signals. Specifically, we trained a deep generative
model based on the intrinsic correlation between forearm sEMG signals and
forearm IMU signals to generate virtual forearm IMU signals from the input
forearm sEMG signals at first. Subsequently, the sEMG signals and virtual IMU
signals were fed into a multimodal Convolutional Neural Network (CNN) model for
gesture recognition. To evaluate the performance of the proposed approach, we
conducted experiments on 6 databases, including 5 publicly available databases
and our collected database comprising 28 subjects performing 38 gestures,
containing both sEMG and IMU data. The results show that our proposed approach
outperforms the sEMG-based unimodal HGR method (with increases of
2.15%-13.10%). It demonstrates that incorporating virtual IMU signals,
generated by deep generative models, can significantly enhance the accuracy of
sEMG-based HGR. The proposed approach represents a successful attempt to
transition from unimodal HGR to multimodal HGR without additional sensor
hardware.
- Abstract(参考訳): マルチモーダルハンドジェスチャー認識(HGR)システムは高い認識精度を実現する。
しかし、マルチモーダルなジェスチャー認識データを取得するには、ユーザーが追加のセンサーを装着する必要があるため、ハードウェアコストが増加する。
本稿では,仮想慣性計測ユニット(IMU)信号を用いた表面筋電図(sEMG)に基づくHGRの精度向上のための新しい生成手法を提案する。
具体的には,前腕sEMG信号と前腕IMU信号の内在的相関に基づいて深部生成モデルを訓練し,入力前腕sEMG信号から仮想前腕IMU信号を生成する。
その後、SEMG信号と仮想IMU信号は、ジェスチャー認識のためのマルチモーダル畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルに入力される。
提案手法の性能を評価するため,SEMGデータとIMUデータの両方を含む38のジェスチャーを行う28の被験者からなる5つの公開データベースと収集データベースを含む6つのデータベースについて実験を行った。
その結果,提案手法は, sEMGをベースとした単調HGR法(2.15%~13.10%増加)よりも優れていた。
深部生成モデルにより生成された仮想IMU信号の組み込みは、sEMGベースのHGRの精度を大幅に向上させることを示した。
提案手法は,センサハードウェアを追加せずにHGRからHGRへの移行に成功したことを示す。
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