Estudo de um classificador do tipo máquina de vetores de suporte para a classificação de sinais miolétricos provenientes do antebraço
| dc.contributor.advisor | Pires, Ricardo | |
| dc.contributor.author | Araujo, Guilherme Cancian de | |
| dc.date.accessioned | 2017-10-02T17:06:23Z | |
| dc.date.available | 2017-10-02T17:06:23Z | |
| dc.date.issued | 03/09/2017 | |
| dc.description.abstract | O presente trabalho aborda o estudo e o desenvolvimento de um classificador utilizando Máquina de Vetores de Suporte para o reconhecimento de diferentes movimentos da mão humana. Para isso, foram utilizados sinais mioelétricos gerados pelos músculos do antebraço. Tais sinais são provenientes de uma base de dados pública. O classificador desenvolvido foi projetado para o reconhecimento de oito padrões diferentes, por isso ele possui oito Máquinas de Vetores de Suporte organizadas em cascata. Cada uma ficou responsável por separar uma classe em relação a todas as outras. Para estudar o classificador, alguns testes foram realizados variando-se o número de vetores apresentados para o treinamento do classificador, o número de amostras utilizadas para calcular as características temporais que formam os vetores e o tipo de kernel. Os kernels utilizados foram: linear, quadrático e polinomial de terceira ordem. Após a etapa de treinamento, 100 vetores de cada uma das oito classes foram apresentados para o classificador com o objetivo de medir a precisão obtida. Como resultado, foi observado que, dentro das condições de estudo, o classificador desenvolvido foi capaz de atingir índices de acerto de até 99,62%. Com isso é possível concluir que as classes de movimentos estudadas são linearmente separáveis e, portanto, é viável a utilização de máquinas de vetores de suporte para a classificação desses padrões. | pt_BR |
| dc.description.abstract2 | The following research work studies the behavior of a Support Vector Machine when classifying grasp patterns of the human hand. To do so, myoelectric signals captured from the muscles of the forearm were used. These signals are from a public database. The classifier was designed to recognize eight different grasp patterns; therefore, the algorithm of the designed classifier is composed of eight Support Vector Machine organized in cascade, and each of which is responsible for segregate a specific class from all others. In order to study the classifier, some tests were performed varying the number of vectors used to train it, the number of samples used to calculate the time domain features, which are the vector`s components, and the kernel type. The used kernels were: linear, quadratic and third order polynomial. After training the classifier, one hundred of vectors of each class were presented to the classifier in order to measure its performance. As a result, the developed classifier was able to reach up to 99,62% of accuracy. This implies that the studied classes are linearly separable, which leads to conclude that Support Vector Machines are appropriate to classify the studied patterns. | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.bibliographicCitation | ARAUJO , Guilherme Cancian de. Estudo de um classificador do tipo máquina de vetores de suporte para a classificação de sinais mioelétricos provenientes do antebraço. Orientador: Ricardo Pires. 2017. 83 f.: il. Dissertação (Mestrado em Profissional em Automação e Controle de Processos) - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo, IFSP, 2017. Versão eletrônica. | |
| dc.identifier.uri | http://repo.ifsp.edu.br/123456789/33 | |
| dc.identifier2.lattes | 5222864908612438 | |
| dc.publisher | IFSP | |
| dc.publisher.campi | SÃO PAULO | |
| dc.publisher.program | Mestrado em Profissional em Automação e Controle de Processos | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | |
| dc.subject.keywords | reconhecimento de sinais mioelétricos | |
| dc.subject.keywords | máquina de vetores de suporte | |
| dc.subject.keywords | prótese biônica | |
| dc.title | Estudo de um classificador do tipo máquina de vetores de suporte para a classificação de sinais miolétricos provenientes do antebraço | pt_BR |
| dc.title.alternative | Study of a support vector machine classifier for classifying myoelectric signals from the forearm | |
| dc.type | Teses e Dissertações |