Abstract

IBARRA-FUENTES, A.  and  MORALES-SANCHEZ, E.. Identificación de 7 Movimientos de la Mano Humana Utilizando sEMG - 360° en el Antebrazo. Rev. mex. ing. bioméd [online]. 2021, vol.42, n.3, 1192.  Epub Mar 22, 2022. ISSN 2395-9126.  https://doi.org/10.17488/rmib.42.3.3.

Este documento muestra la identificación de 7 gestos (movimientos) de la mano humana a partir de sEMG - 360° en el antebrazo. sEMG-360 es la medición de sEMG por medio de 8 canales cada 45° haciendo un total de 360°. Al realizar un gesto de la mano se tendrán 8 señales sEMG independientes que se utilizarán para hacer la identificación del movimiento. Los 7 gestos a identificar fueron: mano relajada (cerrada), mano abierta (dedos extendidos), flexión y extensión del dedo meñique, del dedo anular, del dedo medio, del dedo índice y del dedo pulgar por separado. Se capturaron 100 muestras de cada gesto y se aplicaron 3 métodos de extracción de características en el dominio del tiempo: el valor medio absoluto (MAV), valor de la raíz cuadrática media (RMS) y el valor del área bajo la curva (AUC), después se aplicó un clasificador de máquina de soporte vectorial (SVM) a cada método de extracción. Se identificaron los movimientos y se calculó el porcentaje de exactitud en la identificación para cada extractor + clasificador SVM utilizando el método de la matriz de confusión e incluyendo los 8 canales para cada gesto. Se logró un 99.52% de exactitud en la identificación de los gestos de la mano humana aplicando sEMG - 360°.

Keywords : Electromyography; gestures; classifier.