Reconocimiento de gestos centrado en usuario con discapacidad motriz
Este documento muestra los resultados preliminares de un trabajo en progreso que tiene como objetivo analizar las señales de EMG de la extremidad superior derecha de una persona con parálisis parcial, para detectar gestos que permitan la interacción con videojuegos. Este trabajo incluye una validaci...
- Autores:
-
Cabezas Mondragon, Holman Sneyder
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad Militar Nueva Granada
- Repositorio:
- Repositorio UMNG
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.unimilitar.edu.co:10654/20705
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10654/20705
- Palabra clave:
- PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMAGENES
DISPOSITIVOS DE AUTOAYUDA PARA PERSONAS CON DISCAPACIDADES
Gesture design
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- Derechos Reservados - Universidad Militar Nueva Granada, 2019
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Este documento muestra los resultados preliminares de un trabajo en progreso que tiene como objetivo analizar las señales de EMG de la extremidad superior derecha de una persona con parálisis parcial, para detectar gestos que permitan la interacción con videojuegos. Este trabajo incluye una validación de un dispositivo comercial para capturar señales de EMG. La evaluación involucra ocho gestos prediseñados ejecutados por un sujeto de control. Se calculó un conjunto de características básicas y se clasificó utilizando un SVM. La validación cruzada de 10 veces muestra resultados prometedores cuando el dispositivo se coloca en el antebrazo. |
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La validación cruzada de 10 veces muestra resultados prometedores cuando el dispositivo se coloca en el antebrazo.RESUMEN I) INTRODUCCION II) ANTECEDENTES III) METODOLOGÍA III.A) DISEÑO DE GESTOS III.B) CONFIGURACION EXPERIMENTAL IV) RESULTADOS Y DISCUSIÓN V) CONCLUSIONES VI) REFERENCIASThis paper show preliminary results of a work in progress which aims to analyze EMG signals of the right superior limb of a person with partial paralysis, to detect gestures that allow interaction with video games. This work includes a validation of a commercial device to capture EMG signals. The evaluation involves eight predesigned gesture executed by a control subject. A set of basic features was calculated and classified using an SVM. The 10-fold crossvalidation show results promising when the device is placed in the forearm.Pregradoapplication/pdfspaDerechos Reservados - Universidad Militar Nueva Granada, 2019https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Atribución-NoComercial-SinDerivadashttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Reconocimiento de gestos centrado en usuario con discapacidad motrizGesture design focused on users with motor disabilities for interaction with the virtual environmentinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de gradoTexthttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fPROCESAMIENTO DIGITAL DE IMAGENESDISPOSITIVOS DE AUTOAYUDA PARA PERSONAS CON DISCAPACIDADESGesture designdisabilityvirtual environmentdiseño de gestosdiscapacidadentorno virtualFacultad de IngenieríaIngeniería MultimediaIngeniería - Ingeniería en MultimediaUniversidad Militar Nueva GranadaM. N. E. K. L. G. N. J. A. Rubiano, J. L. Ramirez and O. Polit. Elbow flexion and extension identification using surface electromyography signals. European Signal Processing Conference, pages 644–648, 2015.H. Cabezas and A. bedoya F. W. Sarmiento. Validacion de la captura y ´ procesamiento de senales emg en una persona con discapacidad motriz. ˜ En impresion 2018.P. B. M. C. G. G. G. D. F. Ulloa, N. Sreenivasan and U. Gunawardana. Cost effective electro — Resistive band based myo activated prosthetic upper limb for amputees in the developing world, Sydney, Australia. Annalen der Physik, pages 250–253, 2017.D. K. G. R. Naik and Jayadeva. Twin SVM for gesture classification using the surface electromyo-gram . IEEE Transactions on Information Technology, 14(2):301–308, 2010.M. S. H. M. B. I. Reaz and F. Mohd-Yasin. Techniques of EMG signal analysis: detection, pro-cessing. Procedures Online, 8(1):11–35, 2016.Y. C. N. Wang and X. Zhang. he recognition of multi-finger prehensile postures using LDA. 8(6):706–712, 2013.M. Oskoei and H. Huosheng. Support vector machine-based classification scheme for myoelectric control applied to upper limb . IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 55(8):1956–1965, 2008.D. S. T. D. M. T. Scott Saponas and R. Balakrishnan. Demonstrating the feasibility of using forearm electromyography for muscle-computer interfaces. En impresion 2008.LICENSElicense.txttext/plain2898http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/20705/1/license.txt520e8f0b4e8d2d5c25366f2f78f584b0MD51ORIGINALCabezasMondragonHolmanSneyder2018.pdfArtículoapplication/pdf801494http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/20705/2/CabezasMondragonHolmanSneyder2018.pdf06dfa56fb911533a52aa66dba61c1a1bMD52THUMBNAILCabezasMondragonHolmanSneyder2018.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5382http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/20705/3/CabezasMondragonHolmanSneyder2018.pdf.jpg5165b5950ebf4b8b62c41daf7f22bedcMD5310654/20705oai:repository.unimilitar.edu.co:10654/207052020-06-30 12:56:47.437Repositorio Institucional UMNGbibliodigital@unimilitar.edu.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 |