[SP01] Palestra: Reconhecimento de Gestos Manuais em Tempo-Real através de Redes Neurais Feed-Forward e EMG

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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
  • Add_To_Calendar_icon Add Event to Calendar

Palestra de M.Sc. Gabriel Chaves sobre Reconhecimento de Gestos Manuais (evento online / virtual)
Quarta-feira, 6 de julho · 4:00 até 6:00pm
Informações de participação do Google Meet
Link da videochamada: https://meet.google.com/ufz-yahs-kzn
Ou disque: ‪(US) +1 252-650-2049‬ PIN: ‪774 288 958‬#

  • 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

     

  • Co-sponsored by CH09035 - Rio de Janeiro Section Chapter, CAS04


  Speakers

Gabriel Chaves 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.

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Address:Rio de Janeiro, Brazil