徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

Education and Research Database (EDB), Tokushima University

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著作: Hiraoka Daiki/[伊藤 桃代]/[伊藤 伸一]/[福見 稔]/手首筋電に基づくサポートベクタマシンによる日本式ジャンケンの認識/[ECTI Transactions on Computer and Information Technology]

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EID
335638
EOID
932426
Map
0
LastModified
2018年11月27日(火) 09:26:42
Operator
福見 稔
Avail
TRUE
Censor
0
Owner
福見 稔
Read
継承
Write
継承
Delete
継承
種別 必須 学術論文(審査論文)
言語 必須 英語
招待 推奨
審査 推奨 Peer Review
カテゴリ 推奨
共著種別 推奨
学究種別 推奨 博士前期課程学生による研究報告
組織 推奨
  1. 徳島大学.大学院ソシオテクノサイエンス研究部.情報ソリューション部門.情報システム工学(2006年4月1日〜2016年3月31日)
著者 必須
  1. (英) Hiraoka Daiki
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨 ****
  2. 伊藤 桃代([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.知能工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.知能工学講座])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  3. 伊藤 伸一([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.知能工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.知能工学講座])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  4. 福見 稔([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.知能工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.知能工学講座])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
題名 必須

(英) Japanese Janken Recognition by Support Vector Machine Based on Electromyogram of Wrist

(日) 手首筋電に基づくサポートベクタマシンによる日本式ジャンケンの認識

副題 任意
要約 任意

(英) In this paper, we propose a method which can discriminate hand motions. We measured an electromyogram of wrist by using 8 dry type sensors. We focused on four motions, such as ``Rock-Scissors-Paper'' and ``Neutral''. ``Neutral'' is a state that does not do anything. In the proposed method, we apply fast Fourier transformation (FFT) to measured EMG data, and then remove hum noise. Next, we combine values of sensors based on a gaussian function. In this gaussian function, variance and mean are 0.2 and 0, respectively. After that, we apply normalization by linear transformation to the values. Subsequently, we resize the values into range from -1 to 1. Finally, support vector machine (SVM) conducts learning and discrimination. We conducted experiments in three subjects. Discrimination accuracy of the proposed method for three subjects was 96.9%, 95.3%, 92.2%, respectively. It is clear that the gaussian function is robust to difference of sensor position because this function combines both adjacent channels of sensors.

(日) 本論文では,8個の乾式センサを手首周囲に設置して計測された筋電によるての 動作識別の方法を提案している.手の動作は日本のジャンケン(グー,チョキ,パー)とニュートラル動作である.提案方法では,筋電信号にFFTを適用し周波数成分に変換し,ハムノイズを除去している.その後,筋電センサの信号にチャネル間の平滑化を適用する.そして,信号値を-1∼+1に正規化し,サポートベクタマシンで学習識別を行った.識別率は,被験者3名に対し,96.9%,95,3%,92.2%であった.センサ間の平滑化により,センサ設置位置のずれに対して頑健であることが示された.

キーワード 推奨
発行所 推奨
誌名 必須 ECTI Transactions on Computer and Information Technology(Electrical Engineering/Electronics, Computer, Communications and Information Technology Association)
(pISSN: 2286-9131)
ISSN 任意 2286-9131
ISSN: 2286-9131 (eISSN: 2286-9131)
Title: ECTI Transactions on Computer and Information Technology
Publisher: ECTI Association Sirindhon International Institute of Technology
 (Scopus  (CrossRef (Scopus information is found. [need login])
必須 11
必須 2
必須 154 162
都市 任意 (英) Pathumthani, Thailand
年月日 必須 2017年 11月 初日
URL 任意
DOI 任意
PMID 任意
NAID 任意
WOS 任意
Scopus 任意
評価値 任意
被引用数 任意
指導教員 推奨
備考 任意