[SP01] Palestra: Reconhecimento de Gestos Manuais em Tempo-Real através de Redes Neurais Feed-Forward e EMG
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#EMG
O problema de reconhecimento de gestos manuais em tempo real por meio de sinais obtidos via eletromiografia (EMG) possui diversas aplicações, tais como melhorar a interação humano-computador, no controle de braços robóticos e de próteses de mão. Este problema pode ser subdividido em dois problemas menores: o problema de detecção de gestos, que envolve determinar o intervalo de tempo em que um dado gesto é executado, e o problema de reconhecimento de gesto por meio de um classificador baseado em redes neurais.
O objetivo desta apresentação é ilustrar de forma simples um sistema completo de reconhecimento de padrões. Apesar da aplicação de interesse ser reconhecimento de gestos, muitas das ideias e blocos de processamento usados neste trabalho podem ser empregados em outras aplicações envolvendo reconhecimento de padrões. A apresentação será realizada na língua portuguesa e terá um caráter introdutório, não sendo necessário conhecimento prévio sobre Aprendizado de Máquina.
Date and Time
Location
Hosts
Registration
- Date: 06 Jul 2022
- Time: 04:00 PM to 05:00 PM
- All times are (GMT-03:00) Brazil/East
-
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Host
-
Markus Vinicius Santos Lima (e-mail: markus.lima@dee.ufrj.br)
Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)
Escola Politécnica & Programa de Engenharia Elétrica/COPPE
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Co-sponsored by
CH09035 - Rio de Janeiro Section Chapter, CAS04
Speakers
Gabriel Chaves of PEE/COPPE/UFRJ
Topic:
Reconhecimento de Gestos Manuais em Tempo-Real através de Redes Neurais Feed-Forward e EMG
O problema de reconhecimento de gestos manuais em tempo real por meio de sinais obtidos via eletromiografia (EMG) possui diversas aplicações, tais como melhorar a interação humano-computador, no controle de braços robóticos e de próteses de mão. Este problema pode ser subdividido em dois problemas menores: o problema de detecção de gestos, que envolve determinar o intervalo de tempo em que um dado gesto é executado, e o problema de reconhecimento de gesto por meio de um classificador baseado em redes neurais.
O objetivo desta apresentação é ilustrar de forma simples um sistema completo de reconhecimento de padrões. Apesar da aplicação de interesse ser reconhecimento de gestos, muitas das ideias e blocos de processamento usados neste trabalho podem ser empregados em outras aplicações envolvendo reconhecimento de padrões. A apresentação será realizada na língua portuguesa e terá um caráter introdutório, não sendo necessário conhecimento prévio sobre Aprendizado de Máquina.
Biography:
Possui graduação em Engenharia de Telecomunicações pela Universidade Federal Fluminense (2016) e mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2019). Atualmente é aluno de doutorado da Universidade Federal do Rio de Janeiro. Tem experiência na área de Engenharia Elétrica, com ênfase em Telecomunicações e Aprendizado de Máquina para aplicações médicas, atuando principalmente nos seguintes temas: aprendizado de máquina, redes neurais, estatística e aprendizado profundo.
Email:
Address:Rio de Janeiro, Brazil
