論文の概要: An LSTM Feature Imitation Network for Hand Movement Recognition from sEMG Signals
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19356v1
- Date: Thu, 23 May 2024 21:45:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-02 14:20:20.390110
- Title: An LSTM Feature Imitation Network for Hand Movement Recognition from sEMG Signals
- Title（参考訳）: sEMG信号からの手の動き認識のためのLSTM特徴模擬ネットワーク
- Authors: Chuheng Wu, S. Farokh Atashzar, Mohammad M. Ghassemi, Tuka Alhanai,
- Abstract要約: 我々は,Ninapro DB2上の300ms信号ウィンドウ上での閉形式時間特徴学習にFIN(Feature-imitating Network)を適用することを提案する。
次に、下流手の動き認識タスクに事前学習したLSTM-FINを適用して、転送学習機能について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.632402517354116
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Surface Electromyography (sEMG) is a non-invasive signal that is used in the recognition of hand movement patterns, the diagnosis of diseases, and the robust control of prostheses. Despite the remarkable success of recent end-to-end Deep Learning approaches, they are still limited by the need for large amounts of labeled data. To alleviate the requirement for big data, researchers utilize Feature Engineering, which involves decomposing the sEMG signal into several spatial, temporal, and frequency features. In this paper, we propose utilizing a feature-imitating network (FIN) for closed-form temporal feature learning over a 300ms signal window on Ninapro DB2, and applying it to the task of 17 hand movement recognition. We implement a lightweight LSTM-FIN network to imitate four standard temporal features (entropy, root mean square, variance, simple square integral). We then explore transfer learning capabilities by applying the pre-trained LSTM-FIN for tuning to a downstream hand movement recognition task. We observed that the LSTM network can achieve up to 99\% R2 accuracy in feature reconstruction and 80\% accuracy in hand movement recognition. Our results also showed that the model can be robustly applied for both within- and cross-subject movement recognition, as well as simulated low-latency environments. Overall, our work demonstrates the potential of the FIN modeling paradigm in data-scarce scenarios for sEMG signal processing.
- Abstract（参考訳）: 表面筋電図(SEMG)は、手の動きパターンの認識、疾患の診断、補綴物の堅牢な制御に使用される非侵襲的な信号である。
最近のエンドツーエンドのDeep Learningアプローチの顕著な成功にもかかわらず、大量のラベル付きデータを必要とするため、それらは依然として制限されている。
ビッグデータの要件を軽減するために、研究者は、sEMG信号を複数の空間的、時間的、周波数的特徴に分解する機能エンジニアリングを利用している。
本稿では,Ninapro DB2上の300ms信号ウィンドウ上でのクローズドフォーム時間特徴学習にFIN(Feature-imitating Network)を適用し,それを17手動認識のタスクに適用する。
我々は,4つの標準的な時間的特徴(エントロピー,ルート平均二乗,分散,単純二乗積分)を模倣する軽量LSTM-FINネットワークを実装した。
次に、下流手の動き認識タスクに事前学習したLSTM-FINを適用して、転送学習機能について検討する。
LSTM ネットワークは特徴再構成において最大 99 % R2 の精度、手の動き認識では 80 % の精度を達成できる。
また,本モデルが低遅延環境だけでなく,物体内および物体間移動認識にも頑健に適用可能であることを示した。
本研究は、SEMG信号処理のためのデータスカースシナリオにおけるFINモデリングパラダイムの可能性を示す。
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