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dc.contributor.authorOtazua, Enaitz
dc.contributor.authorIrigoyen, Eloy
dc.contributor.authorImatz-Ojanguren, Eukene
dc.contributor.authorKeller, Thierry
dc.date.accessioned2019-08-10T17:51:30Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.citationOtazua, E., Irigoyen, E., Imatz-Ojanguren, E, Keller, T. (2019). Comparación de algoritmos de aprendizaje automático para la clasificación de posturas de la mano y dedos. En XL Jornadas de Automática: libro de actas, Ferrol, 4-6 de septiembre de 2019 (pp.211-217). DOI capítulo: https://doi.org/10.17979/spudc.9788497497169.211. DOI libro: https://doi.org/10.17979/spudc.9788497497169es_ES
dc.identifier.isbn978-84-9749-716-9
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2183/23692
dc.description.abstract[Resumen] El deterioro de la movilidad de la extremidad superior es una de las consecuencias más comunes de los accidentes cerebrovasculares. La estimulación eléctrica funcional (FES) ha demostrado ser una terapia efectiva para recuperar la movilidad y la función de la mano. Para desarrollar un sistema de control para la aplicación de FES es necesario primero obtener un clasificador capaz de identificar los movimientos de la mano y los dedos. Este estudio contribuye a la fase inicial de este proceso, donde se analiza el comportamiento de diferentes algoritmos durante la clasificación de gestos de la mano durante movimientos de agarre realizados por un voluntario sano. Entre los algoritmos de clasificación utilizados para el reconocimiento del movimiento de agarre, los que mejores resultados han obtenido observando la precisión y tiempo de computación han sido el Extra Trees, Random Forest y SVM.es_ES
dc.description.abstract[Abstract] Upper limb impairments are one of the most common consequences of stroke. Functional electrical stimulation (FES) has proved to be an effective therapy to restore hand function and mobility. In order to develop a control system for FES applications, it is first necessary to obtain a classifier able to identify hand and fingers movements. This study contributes to the initial phase of this process, where the behaviour of different classification algorithms is analysed for classification of hand gestures during grasping movements of a healthy volunteer. Among the classification algorithms used for the recognition of hand and finger movements, the oneswith the best results regarding the accuracy and computing time have been Extra Trees, Random Forest and SVM.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidade da Coruña, Servizo de Publicaciónses_ES
dc.relation.urihttps://doi.org/10.17979/spudc.9788497497169.211
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0es_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0*
dc.subjectClasificaciónes_ES
dc.subjectAprendizaje automáticoes_ES
dc.subjectManoes_ES
dc.subjectDedoses_ES
dc.subjectSensores inercialeses_ES
dc.subjectSensores vestibleses_ES
dc.subjectClassificationes_ES
dc.subjectMachine learninges_ES
dc.subjectHandes_ES
dc.subjectFingerses_ES
dc.subjectInertial sensorses_ES
dc.subjectWearable sensorses_ES
dc.titleComparación de algoritmos de aprendizaje automático para la clasificación de posturas de la mano y dedoses_ES
dc.title.alternativeComparison of machine learning algorithms for classification of hand and finger postureses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_ES
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccesses_ES
dc.date.embargoEndDate2019-08-25es_ES
dc.date.embargoLift2019-08-25
UDC.startPage211es_ES
UDC.endPage217es_ES
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.17979/spudc.9788497497169.211
UDC.conferenceTitleXL Jornadas de Automáticaes_ES


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