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저자정보
Kikuo Asai (The Open University of Japan) Norio Takase (Isogosoft)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2017
발행연도
2017.10
수록면
1,366 - 1,371 (6page)

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We describe a method for estimating finger motion on the basis of the frequency conversion of electromyogram (EMG) signals and the image recognition by using a convolutional neural network (CNN). Since EMG signals are generated before finger motion, various EMG-based systems have been developed for smoothly controlling a robot hand. We used a simple CNN model for estimating finger motion by classifying images generated from a wavelet transform of EMG signals. The model has originally been used for document recognition, and it contains two pairs of convolution and pooling layers and two fully connected layers. A prototype system composed of inexpensive sensor devices was fabricated for acquiring EMG signals and capturing finger motion. The experimental results show that the test accuracy reached 83% in classifying EMG signals into four types; when a thumb opens or is closed, and fingers, except for the thumb, open or are closed.
#Finger motion estimation #electromyogram signal #frequency conversion #image recognition #convolutional neural network

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. SYSTEM
3. EXPERIMENT
4. CONCLUSION
REFERENCES

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