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딥러닝을 활용한 EMG 기반 잡기 손동작 분류와 능동의수에 관한 연구 -
분야 농학 > 생물공학
저자 조용운 오도창
발행기관 제어로봇시스템학회
간행물정보 제어로봇시스템학회 논문지 2019년, 제어로봇시스템학회 논문지 제25권 제3호, 229page~234page(총6page)
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목차
부제 : Study on the EMG-based Grasp Gesture Classification Using Deep Learning and Application to Active Prosthetics
Abstract
I. 서론
II. 주요결과
III. 결론 및 향후 연구
REFERENCES
 
 
영문초록
In this paper, we extract the learning and test data for the "hand gesture of grasping" through the sEMG sensor, execute the Deep Learning CNN (convolutional neural network) algorithm by appropriately modifying it, and classify typical hand gestures that catch objects with a classification success rate (accuracy) of approximately 93.8%. In addition, we have constructed a system that can operate robot hands in real time from these classified commands to make active prosthetics.
 
 
Hand gesture of grasping, sEMG sensor, CNN, robot hands, active prosthetics
 
 
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