| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-12-15 10:25 手背内在筋の表面筋電信号を入力とした把握及び伸展動作の識別 ○荒古龍一・坪井歩武・廣田 衛・横山正幸・柳澤政生（早大）  MBE2018-51 |
|
| 抄録 | （和） | 手指の動作は外在筋である前腕部と内在筋である手背部の協調的な働きによって達成される．内在筋の筋電を用いることでより繊細な手指動作の識別が可能である．本稿では以前我々が作成した手背部の筋電情報に基づいたウェアラブルグローブ型デバイスを用い，被験者5人の把握及び伸展動作の筋電を測定し，同被験者間，及び異被験者間での複数の識別器による精度比較を行った．結果として，畳み込みニューラルネットワークを用いた識別器の精度が最も高く，同被験者間の場合で95.79%，異被験者間の場合で93.51%の識別精度を示した． |
| （英） | The hand and finger motions are achieved by the cooperative action of the forearm which includes extrinsic muscles, and the fingers which include intrinsic muscles. Precise discrimination is possible by using surface electromyography(sEMG) of the intrinsic muscle in delicate finger motion analysis. In this article, we used a wearable glove type device based on myoelectric information on the back of hands and measured the myoelectricity of the five subjects to grasp and extend motion, and compared the results of intra-subjects and inter-subjects. As a result, the accuracy of the classifier using the convolutional neural network was the highest, and the discrimination accuracy of 95.79 % in case of the intra-subjects and 93.51 % in case of the inter-subjects was recorded. |
|
| キーワード | （和） | 筋電 / EMG / 手指 / インターフェース / 動作解析 / 内在筋 / / |
| （英） | EMG / hand / finger / intrinsic muscles / gesture recognition / interface / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 366, MBE2018-51, pp. 5-9, 2018年12月. | |
| 資料番号 | MBE2018-51 | |
| 発行日 | 2018-12-08 (MBE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MBE2018-51 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC MBE |
| 開催期間 | 2018-12-15 - 2018-12-15 |
| 開催地（和） | 名古屋工業大学 |
| 開催地（英） | Nagoya Institute of Technology |
| テーマ（和） | NC, ME, 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MBE |
| 会議コード | 2018-12-NC-MBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 手背内在筋の表面筋電信号を入力とした把握及び伸展動作の識別 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Identification of grasping and extending motion with input of surface EMG signal of hand intrinsic muscles |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 筋電 / EMG |
| キーワード(2)（和/英） | EMG / hand |
| キーワード(3)（和/英） | 手指 / finger |
| キーワード(4)（和/英） | インターフェース / intrinsic muscles |
| キーワード(5)（和/英） | 動作解析 / gesture recognition |
| キーワード(6)（和/英） | 内在筋 / interface |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 荒古 龍一 / Ryuichi Arako / アラコ リュウイチ |
| 第1著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 坪井 歩武 / Ayumu Tsuboi / ツボイ アユム |
| 第2著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 廣田 衛 / Mamoru Hirota / ヒロタ マモル |
| 第3著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 横山 正幸 / Masayuki Yokoyama / ヨコヤマ マサユキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 柳澤 政生 / Masao Yanagisawa / ヤナギサワ マサオ |
| 第5著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-12-15 10:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MBE |
| 資料番号 | MBE2018-51 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.366 |
| ページ範囲 | pp.5-9 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2018-12-08 (MBE) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]