WD-EEMD based Voting Classifier for hand gestures classification using sEMG signals

Author(s):  
Puru Lokendra Singh ◽  
Samidha Mridul Verma ◽  
Ankit Vijayvargiya ◽  
Rajesh Kumar
Keyword(s):  
2021 ◽  
Vol 70 ◽  
pp. 102948
Author(s):  
Naveen Kumar Karnam ◽  
Anish Chand Turlapaty ◽  
Shiv Ram Dubey ◽  
Balakrishna Gokaraju
Keyword(s):  

2008 ◽  
Vol 20 (02) ◽  
pp. 83-93 ◽  
Author(s):  
Ganesh R. Naik ◽  
Dinesh K. Kumar ◽  
Sridhar P. Arjunan ◽  
Marimuthu Palaniswami

Independent component analysis algorithm, a recently developed multivariate statistical data analysis technique, has been successfully used for signal extraction in the field of biomedical and statistical signal processing. This paper reviews the concept of ICA and demonstrates its usefulness and limitations in the context of surface electromyogram related to hand movements and facial muscles. In the first experiment, ICA has been used to separate the electrical activity from different hand gestures. The second part of our study considers separating electrical activity from facial muscles. In both instances, surface electromyogram has been used as an indicator of muscle activity. The theoretical analysis and experimental results demonstrate that ICA is suitable for the identification of different hand gestures using sEMG signals. The results identify the unsuitability of ICA when the similar techniques are used for the facial muscles in order to perform different vowel classification. This technique could be used as a prerequisite tool to measure the reliability of sEMG based systems in rehabilitations and human computer interaction applications.


2017 ◽  
Vol 33 (3) ◽  
pp. 202-217 ◽  
Author(s):  
John Jairo Villarejo Mayor ◽  
Regina Mamede Costa ◽  
Anselmo Frizera Neto ◽  
Teodiano Freire Bastos

Author(s):  
Ziyi Su ◽  
Handong Liu ◽  
Jinwu Qian ◽  
Zhen Zhang ◽  
Lunwei Zhang

Recently, deep learning has become a promising technique for constructing gesture recognition classifiers from surface electromyography (sEMG) signals in human–computer interaction. In this paper, we propose a gesture recognition method with sEMG signals based on a deep multi-parallel convolutional neural network (CNN), which solves the problem that traditional machine learning methods may lose too much useful information during feature extraction. CNNs provide an efficient way to constrain the complexity of feedforward neural networks by weight sharing and restriction to local connections. Sophisticated feature extraction is to be avoided and hand gestures are to be classified directly. A multi-parallel and multi-convolution layer convolution structure is proposed to classify hand gestures. Experiment results show that in comparison with five traditional machine learning methods, the proposed method could achieve higher accuracy.


2013 ◽  
Author(s):  
Margaux Larre-Perez ◽  
Pierre Jacob ◽  
Therese Collins
Keyword(s):  

Author(s):  
Avtandil kyzy Ya

Abstract: This paper highlights similarities and different features of the category of kinesics “hand gestures”, its frequency usage and acceptance by different individuals in two different cultures. This study shows its similarities, differences and importance of the gestures, for people in both cultures. Consequently, kinesics study was mentioned as a main part of body language. As indicated in the article, the study kinesics was not presented in the Kyrgyz culture well enough, though Kyrgyz people use hand gestures a lot in their everyday life. The research paper begins with the common definition of hand gestures as a part of body language, several handshake categories like: the finger squeeze, the limp fish, the two-handed handshake were explained by several statements in the English and Kyrgyz languages. Furthermore, this article includes definitions and some idioms containing hand, shake, squeeze according to the Oxford and Academic Dictionary to show readers the figurative meanings of these common words. The current study was based on the books of writers Allan and Barbara Pease “The definite book of body language” 2004, Romana Lefevre “Rude hand gestures of the world”2011 etc. Key words: kinesics, body language, gestures, acoustics, applause, paralanguage, non-verbal communication, finger squeeze, perceptions, facial expressions. Аннотация. Бул макалада вербалдык эмес сүйлѳшүүнүн бѳлүгү болуп эсептелген “колдордун жандоо кыймылы”, алардын эки башка маданиятта колдонулушу, айырмачылыгы жана окшош жактары каралган. Макаланын максаты болуп “колдордун жандоо кыймылынын” мааниси, айырмасы жана эки маданиятта колдонулушу эсептелет. Ошону менен бирге, вербалдык эмес сүйлѳшүүнүн бѳлүгү болуп эсептелген “кинесика” илими каралган. Берилген макалада кѳрсѳтүлгѳндѳй, “кинесика” илими кыргыз маданиятында толугу менен изилденген эмес, ошого карабастан “кинесика” илиминин бѳлүгү болуп эсептелген “колдордун жандоо кыймылы” кыргыз элинин маданиятында кѳп колдонулат. Андан тышкары, “колдордун жандоо кыймылынын” бир нече түрү, англис жана кыргыз тилдеринде ма- селен аркылуу берилген.Тѳмѳнкү изилдѳѳ ишин жазууда чет элдик жазуучулардын эмгектери колдонулду. Түйүндүү сѳздѳр: кинесика, жандоо кыймылы, акустика,кол чабуулар, паралингвистика, вербалдык эмес баарлашуу,кол кысуу,кабыл алуу сезими. Аннотация. В данной статье рассматриваются сходства и различия “жестикуляции” и частота ее использования, в американской и кыргызской культурах. Следовательно, здесь было упомянуто понятие “кинесика” как основная часть языка тела. Как указано в статье, “кинесика” не была представлена в кыргызской культуре достаточно хорошо, хотя кыргызский народ часто использует жестикуляцию в повседневной жизни. Исследовательская работа начинается с общего определения “жестикуляции” как части языка тела и несколько категорий жестикуляции, таких как: сжатие пальца, слабое рукопожатие, рукопожатие двумя руками, были объяснены несколькими примерами на английском и кыргызском языках. Кроме того, эта статья включает определения слов “рука”, “рукопожатие”, “сжатие” и некоторые идиомы, содержащие данных слов согласно Оксфордскому и Академическому словарю, чтобы показать читателям их образное значение. Данное исследование было основано на книгах писателей Аллана и Барбары Пиз «Определенная книга языка тела» 2004 года, Романа Лефевра «Грубые жестикуляции мира» 2011 года и т.д. Ключевые слова: кинесика, язык жестов, жесты, акустика, аплодисменты, паралингвистика, невербальная коммуникация, сжатие пальца, чувство восприятия, выражение лиц.


2020 ◽  
Author(s):  
Vijayaraghavan D ◽  
Harini K R ◽  
Vithya Ganeshan ◽  
Sushmidha S
Keyword(s):  

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document