| Table | Card | RUSMARC | |
|
|
Allowed Actions: Read Download (1.3 Mb) Group: Anonymous Network: Internet |
Annotation
In the recent years, XGBoost has proved to be a powerful, quick machinelearning algorithm, and many researcher used it to solve different types of machine learning problems. In this work, we invested it to recognize hand gesture using sEMG signals, we used with it averaging data samples as an augmentation method to overcome the lack of big dataset size, which sEMG datasets suffer from due to difficulties of gathering samples. The presented augmentation method proved to be faster than many other methods, moreover it with XGBoost gave state-of-the-art results on the used dataset.
В последние годы XGBoost зарекомендовал себя как мощный и быстрый алгоритм машинного обучения, и многие исследователи использовали его для решения различных типов задач глубокого обучения. В этой работе мы использовали его для распознавания жестов рук с использованием сигналов sEMG, мы использовали с ним усреднение выборок данных в качестве метода увеличения, чтобы преодолеть недостаток большого размера набора данных, от которого страдают наборы данных sEMG из-за трудностей сбора выборок. Представленный метод увеличения оказался быстрее многих других методов, более того, он с XGBoost дал самые современные результаты по используемому набору данных.
Document access rights
| Network | User group | Action | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
||||
|
Internet | All |
|
Table of Contents
- 1
- 24SAEC_2022_Часть_2
- Step and repeat document 1 3
Usage statistics
|
|
Access count: 98
Last 30 days: 4 Detailed usage statistics |