Effect of Sensor Re-Wearing on EMG-based Sign Language Recognition
Taehee Kim, Jongman Kim, Bummo Koo, Haneul Jeong, Yejin Nam, Youngho Kim · Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B · 2020
근전도와 관성 신호를 이용한 수화 인식 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 8채널의 근전도 센서와 한 개의 관성 센서로 구성된 암밴드 모듈을 이용하여 수화 인식을 수행하고 센서 모듈 재착용의 영향을 분석하였다. 다섯 명의 일반인과 네 명의 농아인이 양팔에 암밴드형 모듈을 착용하고 각각 한글 수화 40단어와 19단어를 수행하였다. 모든 단어는 5회씩 측정하였으며 2주간 센서를 재착용하여 5차 반복 진행하였다. 수화 동작 분류를 위해 근전도 특성 값으로 mean average value, Wilson amplitude, zero crossing을 선정하여 인공신경망에 적용하였다. 실험 결과, 센서 재착용 데이터의 훈련이 증가됨에 따라 수화 분류 정확도가 현저히 향상되었다. 센서 재착용 데이터를 훈련하지 않은 경우 분류 정확도는 54.69%였으나, 4차 반복 실험 데이터의 훈련 시 89.19%의 정확도를 보였다.