筋電位を利用したサポートベクターマシンによる手のリアルタイム動作識別(福祉工学)
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概要
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本論文では筋電義手を制御するための,筋電位を利用して意図する手の動作をリアルタイムで識別する手法を提案する.本手法では特徴量に積分筋電位信号と筋電位信号のケプストラム係数を用い,サポートベクターマシン(SVM)により学習と動作識別を行う. SVMは様々なパターン認識問題に有効であることが分かってきているが,筋電位を利用した動作識別においても有効かどうかは明らかになっていない. 8名の被験者によるオフライン動作識別実験の結果, SVMを用いた提案手法は線形判別分析, k-最近傍法,ニューラルネットワークを用いた手法よりも優れた識別性能を示した.また,リアルタイム動作識別実験を行った結果,動作識別が精度よく行われ,動作開始タイミングに遅れがなく応答性がよいことが示された.
- 2009-01-01
著者
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吉川 雅博
筑波大学大学院図書館情報メディア研究科
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三河 正彦
筑波大学大学院図書館情報メディア研究科
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田中 和世
筑波大学大学院図書館情報メディア研究科
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田中 和世
筑波大学図書館情報メディア研究科
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吉川 雅博
岡山大学大学院
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田中 和世
筑波大学大学院 図書館情報メディア研究科
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三河 正彦
筑波大学大学院 図書館情報メディア研究科
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吉川 雅博
産業技術総合研究所
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吉川 雅博
独立行政法人産業技術総合研究所 知能システム研究部門 サービスロボティクス研究グループ
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