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저자정보
배문규 (Incheon National University) 김건태 (Incheon National University) 박이형 (Incheon National University) 강창묵 (Incheon National University)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제72권 제11호
발행연도
2023.11
수록면
1,434 - 1,440 (7page)
DOI
10.5370/KIEE.2023.72.11.1434

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In this paper, we present a transfer learning-based human motion capture and classification system using multiple IMU and flex sensors without camera. The proposed system consists of 6 low-cost IMUs and 12 flex pressure sensors. For the human motion classification, the signals of multiple IMUs were reconstructed into images using wavelet transform. The transformed image is designed to be used as an input to the convolution neural network. The network was designed using Inception V3-based transfer learning. For motion capture without using a camera, the presented system was constructed through a combination of IMUs (MPU6050) and flex pressure sensors (thin film pressure sensors) rather than multiple IMUs. The proposed method showed 86.67% accuracy and 0.869 points of f1-score. The proposed system is expected to be applicable to a healthcare system that can provide exercise coaching without cameras, and without space restrictions.
#Healthcare #Wearable device #IMU #Motion classification #Transfer learning

목차

Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 실험 및 결과
4. 결론
References

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