独立成分分析により分解された表面筋電信号を用いた指の姿勢推定
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概要
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表面筋電信号を用いた手指の姿勢推定では,高い精度を実現するために筋肉の位置を厳密に考慮して筋電信号を計測する必要があった.本論文ではこの煩わしさを解消し,計測の容易さと推定精度を両立する手法を提案する.この手法では,姿勢推定の前段階として筋電信号に独立成分分析(ICA)を作用させる.このプロセスにより筋電信号は関連の強い筋活動単位に分解され,ラフに計測された筋電信号からも,姿勢推定に必要な情報を取り出すことができると期待される.本論文では,ICAを用いた場合とそうでない場合で姿勢推定の結果を比較し,提案手法の有効性を検証する.
- 2010-03-02
著者
-
小池 康晴
東京工業大学精密工学研究所
-
神原 裕行
東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻
-
木暮 雄一郎
東京工業大学
-
神原 裕行
東京工業大学:科学技術振興機構crest
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神原 裕行
東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻:科学技術振興機構crest
-
小池 康晴
東京工業大学:科学技術振興機構crest
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小池 康晴
Jst‐crest
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小池 康晴
東京工業大学 ; 科学技術振興機構crest
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小池 康晴
東京工業大学
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神原 裕行
東京工業大学精密工学研究所
-
神原 裕行
東京工業大学 精密工学研究所
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