時間遅延型ニューラルネットワークを用いた表面筋電位による手形認識
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概要
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手話の調動をトラッキングするには、CyberGlove^<TM>のように機器を装着して行う手法と、画像処理による手法とが考えられる。前者では、手話の自由な動作を妨げる恐れがある。また、後者は、データの入力時点で手話動作に関する数値情報を取得することが難しい。我々は画像処理により手話の大局的な動きを、表面筋電により手形形状を認職する手法を提案した。表面筋電によるロボットハンド制御としてサイバーフィンガーの研究がある。本叛告では、各指の屈伸状態を表面筋電を用いて認識する基礎的な実験を行ったので、その結果について述べる。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-09-18
著者
-
長嶋 祐二
工学院大学情報学部情報デザイン学科
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長嶋 祐二
工学院大学
-
淀川 英司
工学院大学工学研究科情報学専攻
-
淀川 英司
工学院大学
-
淀川 英司
工学院大学情報学専攻
-
新谷 明彦
工学院大学
-
淀川 英司
工学院大学大学院
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