論文の概要: An LSTM Feature Imitation Network for Hand Movement Recognition from sEMG Signals
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19356v2
- Date: Mon, 30 Dec 2024 19:09:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-03 14:35:17.060429
- 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。
LSTM-FINネットワークは,特徴再構成において最大99%のR2精度,手の動き認識において80%の精度を達成できることがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.632402517354116
- License:
- 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, 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 observed that the LSTM-FIN 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。
そこで我々は,Ninapro DB2上の300ms信号ウィンドウ上でのクローズドフォームの時間的特徴学習にFIN(Feature-imitating Network)を用い,それを17手動認識のタスクに適用することを提案する。
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。
LSTM-FIN 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。
関連論文リスト
- FORS-EMG: A Novel sEMG Dataset for Hand Gesture Recognition Across Multiple Forearm Orientations [1.3852370777848657]
表面筋電図(sEMG)信号はジェスチャー認識と頑健な義手発達に重要な可能性を秘めている。
本研究は、3つの異なる方向をまたいだ手の動きを評価するための新しいMFI sEMGデータセットを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-03T14:23:06Z) - BiLSTM and Attention-Based Modulation Classification of Realistic Wireless Signals [2.0650230600617534]
提案モデルでは,無線信号の複数の表現をネットワークへの入力として利用する。
BiLSTM層の後、重要な時間的特徴を強調するために注意層が使用される。
最近のリアルなRML22データセットの実験結果は、提案モデルの性能が99%の精度で向上したことを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-14T01:17:19Z) - Assessing Neural Network Representations During Training Using
Noise-Resilient Diffusion Spectral Entropy [55.014926694758195]
ニューラルネットワークにおけるエントロピーと相互情報は、学習プロセスに関する豊富な情報を提供する。
データ幾何を利用して基礎となる多様体にアクセスし、これらの情報理論測度を確実に計算する。
本研究は,高次元シミュレーションデータにおける固有次元と関係強度の耐雑音性の測定結果である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-04T01:32:42Z) - EMGTFNet: Fuzzy Vision Transformer to decode Upperlimb sEMG signals for
Hand Gestures Recognition [0.1611401281366893]
本稿では,手動ジェスチャー認識を行うために,EMGTFNetと呼ばれるファジィニューラルブロック(FNB)を用いた視覚変換器(ViT)アーキテクチャを提案する。
提案モデルの精度は49種類の手ジェスチャーからなるNinaProデータベースを用いて検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-23T18:55:26Z) - Domain Adaptive Synapse Detection with Weak Point Annotations [63.97144211520869]
弱点アノテーションを用いたドメイン適応型シナプス検出のためのフレームワークであるAdaSynを提案する。
I SBI 2023のWASPSYNチャレンジでは、我々の手法が第1位にランクインした。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-31T05:05:53Z) - Light-weighted CNN-Attention based architecture for Hand Gesture
Recognition via ElectroMyography [19.51045409936039]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とアテンション機構に基づく軽量ハイブリッドアーキテクチャ(HDCAM)を提案する。
58,441個のパラメータを持つHDCAMモデルは、新しい最先端(SOTA)性能を82.91%、ウィンドウサイズが300msと200msの精度で達成した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-27T02:12:07Z) - Signal Detection in MIMO Systems with Hardware Imperfections: Message
Passing on Neural Networks [101.59367762974371]
本稿では,Multi-Input-multiple-output (MIMO)通信システムにおける信号検出について検討する。
パイロット信号が限られているディープニューラルネットワーク(DNN)のトレーニングは困難であり、実用化を妨げている。
我々は、ユニタリ近似メッセージパッシング(UAMP)アルゴリズムを利用して、効率的なメッセージパッシングに基づくベイズ信号検出器を設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-08T04:32:58Z) - Time-to-Green predictions for fully-actuated signal control systems with
supervised learning [56.66331540599836]
本稿では,集約信号とループ検出データを用いた時系列予測フレームワークを提案する。
我々は、最先端の機械学習モデルを用いて、将来の信号位相の持続時間を予測する。
スイスのチューリッヒの信号制御システムから得られた経験的データに基づいて、機械学習モデルが従来の予測手法より優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-24T07:50:43Z) - Towards Domain-Independent and Real-Time Gesture Recognition Using
mmWave Signal [11.76969975145963]
DI-Gesture はドメインに依存しないリアルタイムの mmWave ジェスチャー認識システムである。
リアルタイムシナリオでは、DI-Gesutreの精度は平均推定時間2.87msで97%以上に達する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-11T13:28:28Z) - Sign Language Recognition via Skeleton-Aware Multi-Model Ensemble [71.97020373520922]
手話は一般的に、聴覚障害者やミュート人がコミュニケーションするために使われる。
孤立手話認識(SLR)のためのGlobal Ensemble Model(GEM)を用いた新しいマルチモーダルフレームワークを提案する。
提案するSAM-SLR-v2 フレームワークは極めて有効であり,最先端の性能を高いマージンで達成している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-12T16:57:18Z) - Object Tracking through Residual and Dense LSTMs [67.98948222599849]
LSTM(Long Short-Term Memory)リカレントニューラルネットワークに基づくディープラーニングベースのトラッカーが、強力な代替手段として登場した。
DenseLSTMはResidualおよびRegular LSTMより優れ、ニュアンセに対する高いレジリエンスを提供する。
ケーススタディは、他のトラッカーの堅牢性を高めるために残差ベースRNNの採用を支援する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-22T08:20:17Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。