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저자정보
김수열 (경북대학교) 김익진 (경북대학교) 이용찬 (경북대학교) 이연정 (경북대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제70권 제1호
발행연도
2021.1
수록면
190 - 200 (11page)
DOI
10.5370/KIEE.2021.70.1.190

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In this paper, we propose a new hand gesture recognition strategy using network-based transfer learning(TL) and reference voluntary contraction(RVC) normalization. The structure and parameters of the state-of-the-art deep learning models such as VGG19, ResNet152 and DenseNet121 for source task of image classification are reused in the target task of hand gesture recognition based on surface electromyography(EMG) signals. To mitigate the difficulty in handling the subject-dependent EMG signals, the RVC normalization is adopted in the signal pre-processing. The time-domain EMG signals are transformed into 2-D images for TL networks. The experimental results verify the validity of the proposed method in terms of recognition accuracy. The TL using VGG19, RVC normalization and gray image transformation shows 99.78% accuracy for the data from 15 participants performing 20 different gestures.
#Transfer Learning #Reference Voluntary Contraction #Hand Gesture Recognition #EMG #Ninapro DB

목차

Abstract
1. 서론
2. 표면근전도 및 손동작 데이터베이스
3. 근전도 신호의 전처리 및 RVC 정규화
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
References

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