Il presente studio introduce un sistema di classificazione innovativo con il duplice scopo di riconoscere 7 possibili gesti di mano e polso e di regolare il livello di forza che l’utente desidera applicare nell’interazione con gli oggetti. Per fare ciò è stato sviluppato un sistema di classificazione che consente, tramite l’impiego della teoria della macchina a stati (FSM), la gestione contemporanea di tre classificatori basati sull’algoritmo Non-Linear Logistic Regression (NLR): il primo discrimina le 7 classi di movimento, mentre gli altri due classificano i tre livelli di forza modulati durante l’esecuzione di una presa di potenza ed una presa bidigitale.
Classifcazione sEMG simultanea di movimenti di mano/polso e delle forze, Convegno Nazionale CINI sull’Intelligenza Articiale / Leone, Francesca; Gentile, Cosimo; Lisa Ciancio, Anna; Zollo, Loredana. - (2019). (Intervento presentato al convegno "Ital-IA"- Convegno Nazionale CINI sull'Intelligenza Artificiale tenutosi a Centro Congressi Auditorium della Tecnica, Roma).
Classifcazione sEMG simultanea di movimenti di mano/polso e delle forze, Convegno Nazionale CINI sull’Intelligenza Articiale
Francesca Leone
Primo
Writing – Original Draft Preparation
;
2019
Abstract
Il presente studio introduce un sistema di classificazione innovativo con il duplice scopo di riconoscere 7 possibili gesti di mano e polso e di regolare il livello di forza che l’utente desidera applicare nell’interazione con gli oggetti. Per fare ciò è stato sviluppato un sistema di classificazione che consente, tramite l’impiego della teoria della macchina a stati (FSM), la gestione contemporanea di tre classificatori basati sull’algoritmo Non-Linear Logistic Regression (NLR): il primo discrimina le 7 classi di movimento, mentre gli altri due classificano i tre livelli di forza modulati durante l’esecuzione di una presa di potenza ed una presa bidigitale.I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
