多層ニューラルネットワークを用いた筋電位に基づく不特定ユーザに対する動作認識手法
小原 和馬 (1351028)
筋電インタフェースは，筋電位から動作を推定し，それに応じた制御を行うシ ステムである．
筋電位は個人差が大きいため，限定されたユーザのみが利用できるインタフェースが開発されてきた．
しかし，インタフェースのアクセシビリティの観点において，不特定ユーザが利用できることが望ましい．
そこで本研究では，不特定ユーザが利用できる筋電インタフェースの開発のため，未知のユーザに対する動作認識の性能を改善することを目的とし，その手法を提案する．
提案手法では，多層ニューラルネットワークによって筋電位の個人差にロバストな特徴抽出を期待する．
ここで抽出された特徴量を用いてラベル識別を行うことにより，未知のユーザに対する認識性能の改善を図る．
未知のユーザを想定した動作認識実験において，前腕によって引き起こされる7動作の認識により提案手法の有効性を検証した．
検証の結果，安全性の観点において認識性能の改善を確認した．