論文の概要: SpGesture: Source-Free Domain-adaptive sEMG-based Gesture Recognition with Jaccard Attentive Spiking Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14398v2
• Date: Mon, 28 Oct 2024 06:12:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 16:01:01.194922
• Title: SpGesture: Source-Free Domain-adaptive sEMG-based Gesture Recognition with Jaccard Attentive Spiking Neural Network
• Title（参考訳）: SpGesture: Jaccard Attentive Spiking Neural Networkを用いたソースフリードメイン適応sEMGに基づくジェスチャー認識
• Authors: Weiyu Guo, Ying Sun, Yijie Xu, Ziyue Qiao, Yongkui Yang, Hui Xiong,
• Abstract要約: 表面筋電図(sEMG)に基づくジェスチャー認識は、ウェアラブルデバイスに対して自然な、直感的な相互作用のモダリティを提供する。 既存の手法は、しばしば高い計算遅延とエネルギー消費の増大に悩まされる。 スパイキングニューラルネットワークに基づく新しいSpGestureフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.954398018873682
• License:
• Abstract: Surface electromyography (sEMG) based gesture recognition offers a natural and intuitive interaction modality for wearable devices. Despite significant advancements in sEMG-based gesture-recognition models, existing methods often suffer from high computational latency and increased energy consumption. Additionally, the inherent instability of sEMG signals, combined with their sensitivity to distribution shifts in real-world settings, compromises model robustness. To tackle these challenges, we propose a novel SpGesture framework based on Spiking Neural Networks, which possesses several unique merits compared with existing methods: (1) Robustness: By utilizing membrane potential as a memory list, we pioneer the introduction of Source-Free Domain Adaptation into SNN for the first time. This enables SpGesture to mitigate the accuracy degradation caused by distribution shifts. (2) High Accuracy: With a novel Spiking Jaccard Attention, SpGesture enhances the SNNs' ability to represent sEMG features, leading to a notable rise in system accuracy. To validate SpGesture's performance, we collected a new sEMG gesture dataset which has different forearm postures, where SpGesture achieved the highest accuracy among the baselines ($89.26\%$). Moreover, the actual deployment on the CPU demonstrated a system latency below 100ms, well within real-time requirements. This impressive performance showcases SpGesture's potential to enhance the applicability of sEMG in real-world scenarios. The code is available at https://github.com/guoweiyu/SpGesture/.
• Abstract（参考訳）: 表面筋電図(sEMG)に基づくジェスチャー認識は、ウェアラブルデバイスに対して自然な、直感的な相互作用のモダリティを提供する。 sEMGに基づくジェスチャー認識モデルの大幅な進歩にもかかわらず、既存の手法は高い計算遅延とエネルギー消費の増大に悩まされることが多い。 さらに、sEMG信号の固有の不安定さは、現実世界の設定における分散シフトに対する感度と相まって、モデルの堅牢性を損なう。 これらの課題に対処するために,(1)ロバスト性: 膜電位をメモリリストとして活用することにより,ソースフリードメイン適応を初めてSNNに導入する。 これによりSpGestureは、分散シフトによる精度劣化を軽減することができる。 2) 高い精度: スパイキング・ジャカード・アテンションにより, SpGesture は sEMG の特徴を表現できる SNN の能力を高め, システム精度の顕著な上昇につながった。 SpGestureのパフォーマンスを検証するために、異なる前腕姿勢を持つ新しいsEMGジェスチャデータセットを収集し、SpGestureはベースラインの中で最高の精度(89.26\%$)を達成した。 さらに、実際のCPUへのデプロイでは、システム遅延が100ms以下で、特にリアルタイムの要件内で発生していた。 この素晴らしいパフォーマンスは、現実世界のシナリオにおけるsEMGの適用性を高めるSpGestureの可能性を示している。 コードはhttps://github.com/guoweiyu/SpGesture/.comで入手できる。

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