1P1-G04 多チャネル電極とSVMを用いた手の動作認識システム(非接触センシング)

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概要

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• I can distinguish hand motions by analyzing generated Electromyogram (EMG). A position deriving Surface EMG (SEMG) and identification rule to distinguish becomes important to distinguish hand motions using SEMG. About a position to derive, The good result is gotten by using 96 multi-channel electrodes developed from our precedence research. There is a report when I can cope with the problems of various pattern recognition by using a support vector machine (SVM) about the identification rule, too. These, we develop the recognition system of operation which used 96 multi-channel electrodes and SVM.

• 2011-05-26

著者

• 山田 雅史

  神奈川県総合リハビリテーションセンター

• 永田 健太郎

  東海大学

• 曲谷 一成

  東海大学

• 永田 健太郎

  神奈川リハビリ

• 永田 健太郎

  神奈川県リハビリテーションセンタ

• 山田 雅史

  神奈川県リハビリテーションセンタ

• 二股 大央

  東海大学

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