Wyszukiwarka
Abstrakt
This paper presents how neural networks can be utilized to improve the accuracy of reach and grab functionality of hybrid prosthetic arm with eye tracing interface. The LSTM based Autoencoder was introduced to overcome the problem of lack of accuracy of the gaze tracking modality in this hybrid interface. The gaze based interaction strongly depends on the eye tracking hardware. In this paper it was presented how the overall the accuracy can be slightly improved by software solution. The cloud of points related to possible final positions of the arm was created to train Autoencoder. The trained model was next used to improve the position provided by the eye tracker. Using the LSTM based Autoencoder resulted in nearly 3% improvement of the overall accuracy.
Cytowania
-
0
CrossRef
-
0
Web of Science
-
0
Scopus
Cytuj jako
Pełna treść
pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Aktywność konferencyjna
- Typ:
- materiały konferencyjne indeksowane w Web of Science
- Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2021
- Opis bibliograficzny:
- Kocejko T..: Using deep learning to increase accuracy of gaze controlled prosthetic arm, W: , 2021, ,.
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1109/hsi52170.2021.9538710
- Źródła finansowania:
-
- Działalność statutowa/subwencja
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 61 razy
Publikacje, które mogą cię zainteresować
Design aspects of a low-cost prosthetic arm for people with severe movement disabilities
- T. Kocejko,
- R. Węglarski,
- T. Zubowicz
- + 3 autorów