論文の概要: Towards Open-Set Myoelectric Gesture Recognition via Dual-Perspective Inconsistency Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19753v2
• Date: Mon, 09 Dec 2024 05:51:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:48:01.673225
• Title: Towards Open-Set Myoelectric Gesture Recognition via Dual-Perspective Inconsistency Learning
• Title（参考訳）: デュアルパースペクティブ不整合学習によるオープンセット筋電図認識に向けて
• Authors: Chen Liu, Can Han, Chengfeng Zhou, Crystal Cai, Dahong Qian,
• Abstract要約: 堅牢なオープンセットシステムは、未知のジェスチャーを効果的に拒絶し、既知のジェスチャーを正しく分類する必要がある。 本研究では,予測の不整合を増大させるために,新しい2視点不整合学習手法 PredIN を提案する。 提案手法は,事前定義されたジェスチャーに対する正確なクローズドセット分類と未知のジェスチャーに対する効果的な拒否を同時に達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9693487028932277
• License:
• Abstract: Gesture recognition based on surface electromyography (sEMG) has achieved significant progress in human-machine interaction (HMI), especially in prosthetic control and movement rehabilitation. However, accurately recognizing predefined gestures within a closed set is still inadequate in practice; a robust open-set system needs to effectively reject unknown gestures while correctly classifying known ones, which is rarely explored in the field of myoelectric gesture recognition. To handle this challenge, we first report a significant distinction in prediction inconsistency discovered for unknown classes, which arises from different perspectives and can substantially enhance open-set recognition performance. Based on this insight, we propose a novel dual-perspective inconsistency learning approach, PredIN, to explicitly magnify the prediction inconsistency by enhancing the inconsistency of class feature distribution within different perspectives. Specifically, PredIN maximizes the class feature distribution inconsistency among the dual perspectives to enhance their differences. Meanwhile, it optimizes inter-class separability within an individual perspective to maintain individual performance. Comprehensive experiments on various benchmark datasets demonstrate that the PredIN outperforms state-of-the-art methods by a clear margin. Our proposed method simultaneously achieves accurate closed-set classification for predefined gestures and effective rejection for unknown gestures, exhibiting its efficacy and superiority in open-set gesture recognition based on sEMG.
• Abstract（参考訳）: 表面筋電図(SEMG)に基づくジェスチャー認識は,ヒトと機械の相互作用(HMI),特に義肢の制御と運動回復において大きな進歩を遂げている。 しかし, クローズドセット内での事前定義されたジェスチャーの正確な認識はいまだに不十分であり, 堅牢なオープンセットシステムは未知のジェスチャーを効果的に否定し, 既知のジェスチャーを正しく分類する必要があり, 筋電的ジェスチャー認識の分野ではほとんど研究されていない。 この課題に対処するために、まず、未知のクラスで発見された予測の不整合を顕著に区別し、異なる視点から発生し、オープンセット認識性能を大幅に向上させることができることを報告した。 この知見に基づいて,異なる視点におけるクラス特徴分布の不整合性を高めることによって,予測不整合を明示的に拡大する,新しい二視点不整合学習手法であるPredINを提案する。 具体的には、PredINは、両視点間のクラス特徴分布の不整合を最大化し、それらの差を強化する。 一方、個々のパースペクティブ内でクラス間のセパビリティを最適化し、個々のパフォーマンスを維持する。 さまざまなベンチマークデータセットに関する総合的な実験は、PredINが最先端のメソッドよりも明確なマージンで優れていることを示している。 提案手法は,事前定義されたジェスチャーに対する正確なクローズドセット分類と未知のジェスチャーに対する効果的な拒絶を同時に達成し,sEMGに基づくオープンセットジェスチャー認識の有効性と優位性を示す。

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