個人認証を念頭に置いた表面筋電位を用いた ジェスチャ識別

我々は，ジェスチャ動作時の表面筋電位を用いた個人認証の可能性について検討を進めている．被験者5名に対し，6つのジェスチャを行った際の表面筋電位をそれぞれ10回ずつ測定した．我々の以前の研究では，取得した筋電位信号データの最大値，最小値，最大値の時刻，最小値の時刻の4つの特徴量を用いてSupport Vector Machine（SVM）によるジェスチャ識別を行った結果，ジェスチャを本人のものと識別するジェスチャ識別率は66.7%であった．本論文では，ジェスチャ識別率の向上を目的として，特徴量を増やし，増やした特徴量からランダムフォレストを用いた識別に重要な特徴量の選択を行い，先行研究との比較の...

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Published in知能と情報 Vol. 33; no. 1; pp. 549 - 554
Main Authors 三上, 剛, 芝田, 龍正, 高橋, 弘毅, 秋月, 拓磨, 大前, 佑斗
Format Journal Article
LanguageEnglish
Published 日本知能情報ファジィ学会 15.02.2021
Subjects
support vector machine
ジェスチャ
個人認証
筋電位
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ISSN1347-7986
1881-7203
DOI10.3156/jsoft.33.1_549

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Summary:我々は，ジェスチャ動作時の表面筋電位を用いた個人認証の可能性について検討を進めている．被験者5名に対し，6つのジェスチャを行った際の表面筋電位をそれぞれ10回ずつ測定した．我々の以前の研究では，取得した筋電位信号データの最大値，最小値，最大値の時刻，最小値の時刻の4つの特徴量を用いてSupport Vector Machine（SVM）によるジェスチャ識別を行った結果，ジェスチャを本人のものと識別するジェスチャ識別率は66.7%であった．本論文では，ジェスチャ識別率の向上を目的として，特徴量を増やし，増やした特徴量からランダムフォレストを用いた識別に重要な特徴量の選択を行い，先行研究との比較のためSVMによるジェスチャ識別を行った．その結果， 80%以上のジェスチャ識別率を得ることができた．また，先行研究では有効ではないとされていた周波数領域における特徴量にもジェスチャ識別において有効である特徴量が存在することがわかった．
ISSN:1347-7986
1881-7203
DOI:10.3156/jsoft.33.1_549