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首页> 美国卫生研究院文献>Sensors (Basel Switzerland) >An sEMG-Controlled 3D Game for Rehabilitation Therapies: Real-Time Time Hand Gesture Recognition Using Deep Learning Techniques
【2h】

An sEMG-Controlled 3D Game for Rehabilitation Therapies: Real-Time Time Hand Gesture Recognition Using Deep Learning Techniques

机译：用于康复疗法的SEMG控制的3D游戏：使用深度学习技术实时手势识别

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摘要

In recent years the advances in Artificial Intelligence (AI) have been seen to play an important role in human well-being, in particular enabling novel forms of human-computer interaction for people with a disability. In this paper, we propose a sEMG-controlled 3D game that leverages a deep learning-based architecture for real-time gesture recognition. The 3D game experience developed in the study is focused on rehabilitation exercises, allowing individuals with certain disabilities to use low-cost sEMG sensors to control the game experience. For this purpose, we acquired a novel dataset of seven gestures using the Myo armband device, which we utilized to train the proposed deep learning model. The signals captured were used as an input of a Conv-GRU architecture to classify the gestures. Further, we ran a live system with the participation of different individuals and analyzed the neural network’s classification for hand gestures. Finally, we also evaluated our system, testing it for 20 rounds with new participants and analyzed its results in a user study.
机译：近年来，人工智能（AI）的进展已被认为在人类福祉中发挥着重要作用，特别是为残疾人造成人的人机互动的新形式。在本文中，我们提出了一个SEMG控制的3D游戏，利用基于深度学习的架构进行实时手势识别。研究中开发的3D游戏经验专注于康复练习，允许具有某些残疾的个人使用低成本的SEMG传感器来控制游戏体验。为此目的，我们利用Myo Armband设备获得了七个手势的新型数据集，我们利用该模型来训练提出的深度学习模型。捕获的信号被用作Conv-Gru架构的输入，以对手势进行分类。此外，我们通过不同个人参与并分析了神经网络的手势的分类。最后，我们还评估了我们的系统，用新的参与者测试了20轮，并在用户学习中分析了它的结果。

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