論文の概要: Revisiting Noise Resilience Strategies in Gesture Recognition: Short-Term Enhancement in Surface Electromyographic Signal Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11213v1
- Date: Wed, 17 Apr 2024 09:57:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-18 14:35:31.425455
- Title: Revisiting Noise Resilience Strategies in Gesture Recognition: Short-Term Enhancement in Surface Electromyographic Signal Analysis
- Title（参考訳）: ジェスチャー認識における耐雑音性の再検討:表面筋電図信号解析の短期的改善
- Authors: Weiyu Guo, Ziyue Qiao, Ying Sun, Hui Xiong,
- Abstract要約: 短期拡張モジュール(STEM)は、様々なモデルと容易に統合できる。
1)手動データ拡張なしでノイズを低減できる難易度学習,2)様々なモデルに適応可能なスケーラビリティ,3)費用対効果,2)最小限のウェイトシェアリングによる短期的な強化を効率的な注意機構で達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.078713208075346
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Gesture recognition based on surface electromyography (sEMG) has been gaining importance in many 3D Interactive Scenes. However, sEMG is easily influenced by various forms of noise in real-world environments, leading to challenges in providing long-term stable interactions through sEMG. Existing methods often struggle to enhance model noise resilience through various predefined data augmentation techniques. In this work, we revisit the problem from a short term enhancement perspective to improve precision and robustness against various common noisy scenarios with learnable denoise using sEMG intrinsic pattern information and sliding-window attention. We propose a Short Term Enhancement Module(STEM) which can be easily integrated with various models. STEM offers several benefits: 1) Learnable denoise, enabling noise reduction without manual data augmentation; 2) Scalability, adaptable to various models; and 3) Cost-effectiveness, achieving short-term enhancement through minimal weight-sharing in an efficient attention mechanism. In particular, we incorporate STEM into a transformer, creating the Short Term Enhanced Transformer (STET). Compared with best-competing approaches, the impact of noise on STET is reduced by more than 20%. We also report promising results on both classification and regression datasets and demonstrate that STEM generalizes across different gesture recognition tasks.
- Abstract（参考訳）: 表面筋電図(sEMG)に基づくジェスチャー認識は,多くの3次元インタラクティブシーンにおいて重要視されている。
しかし、sEMGは実環境における様々なノイズの影響を受けやすく、sEMGを介して長期安定な相互作用を提供する上での課題に繋がる。
既存の手法は、様々な事前定義されたデータ拡張技術を通して、モデルノイズの回復力を高めるのに苦労することが多い。
本研究では,SEMG固有のパターン情報とスライディング・ウインドウ・アテンションを用いて,学習可能な雑音を伴う様々な一般的な雑音シナリオに対する精度と頑健性を向上させるために,短期的な拡張の観点から問題を再検討する。
本稿では,様々なモデルと容易に統合できるショート・ターム・エンハンスメント・モジュール(STEM)を提案する。
STEMにはいくつかの利点があります。
1)手作業によるデータ拡張を伴わずにノイズ低減が可能な難聴者
2)スケーラビリティ,各種モデルへの適応性,及び
3) 費用対効果, 減量化による短期的な向上, 効率的な注意機構の確立。
特に,STEMを変換器に組み込んで,STET(Short Term Enhanced Transformer)を作成する。
ベストコンペティングアプローチと比較して、STETに対するノイズの影響は20%以上減少する。
また、分類と回帰データの両方について有望な結果を報告し、STEMが様々なジェスチャー認識タスクにまたがって一般化することを実証した。
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