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Classification Method of Rubbing Haptic Information Using Convolutional Neural Network

机译:卷积神经网络的触觉信息分类方法

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摘要

In previous research, we proposed a method to collect accelerations in daily haptic behaviors using a ZigBee-based microcomputer. However, the method for classifying the collected data was not sufficiently implemented. We therefore propose applying collected data to classify rubbing haptic information. In this paper, we implemented a classification approach for haptic information collected by our method. We used a convolutional neural network (CNN) to classify the information. We performed a classification experiment in which the CNN classified 18 types of information, 93.2% on average. We also performed an experiment to classify rubbed objects in real-time. The CNN was able to classify five types of objects, about 67.7% on average.
机译:在以前的研究中,我们提出了一种使用基于ZigBee的微型计算机来收集日常触觉行为中的加速度的方法。然而,用于分类收集的数据的方法没有被充分实施。因此,我们建议应用收集的数据对摩擦触觉信息进行分类。在本文中,我们对通过我们的方法收集的触觉信息实施了分类方法。我们使用了卷积神经网络(CNN)对信息进行分类。我们进行了分类实验,其中CNN对18种类型的信息进行了分类,平均为93.2%。我们还进行了一项实验,以对摩擦对象进行实时分类。 CNN能够对五种对象进行分类,平均约为67.7%。

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