2026国際会議
VAE-based synthetic EMG generation with mix-consistency loss for recognizing unseen motion combinations
Itsuki Yazawa, Akira Furui
2026 IEEE/SICE international symposium on system integration (SII)
EMGSignal Synthesis+2
研究概要
深層学習による高精度な動作意図推定システムの開発
筋電位信号からヒトの動作意図を解読できれば，様々な機器制御に応用することができます．そのためには，計測した筋電位信号と操作者の動作意図との対応を機械学習的に推定する必要があります．従来より，様々な分類モデルが筋電位信号に基づくの動作パターン認識に用いられてきましたが，これらの多くは汎用の機械学習手法に基づいたものであり，筋電位信号の生成過程やその確率的特徴を十分に考慮したものではありませんでした．
本研究では，筋電位信号の確率的生成モデルに関する研究を応用し，動作パターン認識アルゴリズムの構築に取り組んでいます．このアプローチにより，汎用的な機械学習手法に頼ることの多かった筋電位信号識別において，筋電位信号自体の性質を利用した学習・推論を実現し，より高精度な動作パターン認識を目指しています．
研究の主な特徴：
- 確率的生成モデルに基づく動作パターン認識
- 擬似データ生成による未知の複合動作の認識
関連する研究成果
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ベイズ逐次学習に基づく筋電位パターンの適応的分類
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