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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
D. C. Oh (Konyang University) Y. U. Jo (Konyang University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2019
발행연도
2019.10
수록면
533 - 538 (6page)

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Predicting and accurately classifying intentions for human hand gestures can be used not only for active prosthetic hands, rehabilitation robots and entertainment robots but also for artificial intelligence robots in general. In this paper, first of all, source data of three hand gestures of grasping and three hand gestures of sign language are acquired by using the armband combined with 8 sEMG (surface Electromyography) sensors. To classify these hand gestures, basic CNN (Convolutional Neural Network) and wavelet transform CNN are applied and compared as a deep learning algorithm. Finally, it is shown that by using wavelet transform and an average value of the transformed data according to scale change of mother function, the accuracy can be improved up to 94% for selected hand gestures.
#sEMG #scale average wavelet transform(SAWT) #scalogram #CNN #hand gestures #classification #accuracy

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. MAIN RESULTS
3. CONCLUSION
REFERENCES

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