論文の概要: A Multi-label Classification Approach to Increase Expressivity of
EMG-based Gesture Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12217v1
- Date: Wed, 13 Sep 2023 20:21:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-24 03:45:49.944537
- Title: A Multi-label Classification Approach to Increase Expressivity of
EMG-based Gesture Recognition
- Title（参考訳）: EMGに基づくジェスチャー認識の表現性向上のための多ラベル分類手法
- Authors: Niklas Smedemark-Margulies, Yunus Bicer, Elifnur Sunger, Stephanie
Naufel, Tales Imbiriba, Eugene Tunik, Deniz Erdo\u{g}mu\c{s}, Mathew Yarossi
- Abstract要約: 本研究の目的は,表面筋電図に基づくジェスチャー認識システム(SEMG)の表現性を効率的に向上することである。
動作を2つのバイオメカニカルな独立したコンポーネントに分割する問題変換アプローチを用いる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.701158597171363
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Objective: The objective of the study is to efficiently increase the
expressivity of surface electromyography-based (sEMG) gesture recognition
systems. Approach: We use a problem transformation approach, in which actions
were subset into two biomechanically independent components - a set of wrist
directions and a set of finger modifiers. To maintain fast calibration time, we
train models for each component using only individual gestures, and extrapolate
to the full product space of combination gestures by generating synthetic data.
We collected a supervised dataset with high-confidence ground truth labels in
which subjects performed combination gestures while holding a joystick, and
conducted experiments to analyze the impact of model architectures, classifier
algorithms, and synthetic data generation strategies on the performance of the
proposed approach. Main Results: We found that a problem transformation
approach using a parallel model architecture in combination with a non-linear
classifier, along with restricted synthetic data generation, shows promise in
increasing the expressivity of sEMG-based gestures with a short calibration
time. Significance: sEMG-based gesture recognition has applications in
human-computer interaction, virtual reality, and the control of robotic and
prosthetic devices. Existing approaches require exhaustive model calibration.
The proposed approach increases expressivity without requiring users to
demonstrate all combination gesture classes. Our results may be extended to
larger gesture vocabularies and more complicated model architectures.
- Abstract（参考訳）: 目的: 本研究の目的は, 表面筋電図に基づくジェスチャー認識システム(SEMG)の表現性を高めることである。
アプローチ: 動作を2つのバイオメカニカル独立成分(手首方向のセットと指修飾器のセット)に分割した問題変換アプローチを用いる。
高速な校正時間を維持するため,個々のジェスチャーのみを用いて各コンポーネントのモデルを訓練し,合成データを生成して組み合わせジェスチャーの全積空間に展開する。
そこで本研究では,ジョイスティックを握りながら組み合わせジェスチャーを行った高信頼基底真理ラベルを用いた教師付きデータセットを収集し,提案手法の性能に対するモデルアーキテクチャ,分類アルゴリズム,合成データ生成戦略の影響を分析する実験を行った。
主な結果: 並列モデルアーキテクチャと非線形分類器を併用した問題変換手法が, 制約付き合成データ生成と組み合わせることで, 短いキャリブレーション時間で, sEMGに基づくジェスチャーの表現性を高めることが期待できることがわかった。
意義: sEMGベースのジェスチャー認識は、人間とコンピュータのインタラクション、仮想現実、ロボットと義肢の制御に応用されている。
既存のアプローチでは、徹底的なモデルキャリブレーションが必要である。
提案手法は,すべての組合わせジェスチャクラスをユーザに示さなくても表現力を高める。
我々の結果はより大きなジェスチャー語彙とより複雑なモデルアーキテクチャにまで拡張されるかもしれない。
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