Classificação de Gestos Usando Eletromiografia para Controle de Dispositivos

  • Arthur M. Martins UFRN
  • Fernanda S. Andrade UFRN
  • Gabriel S. Nascimento UFRN
  • Gustavo B. Coutinho UFRN
  • Moises F. Queiroz UFRN
  • Ricardo A. Valentim UFRN
  • Danilo P. Nagem UFRN

Resumo


Este estudo aborda a análise da eletromiografia (EMG) para reconhecer posições não convencionais do MyoTM Armband e expandir a lista de padrões de gestos, a fim de controlar dispositivos de forma mais precisa e com mais funcionalidades. Dentre os controles, foi desenvolvido uma biblioteca de comandos que podem ser aplicados em diversos projetos diferentes, como a Interface Homem-Máquina para jogos, controle de dispositivos de multimídia, projetos IoT, controle de eletrodomésticos ou de próteses robóticas. O sistema possibilita o controle de qualquer dispositivo através da contração muscular.

Referências


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Publicado
11/06/2019
MARTINS, Arthur M.; ANDRADE, Fernanda S.; NASCIMENTO, Gabriel S.; COUTINHO, Gustavo B.; QUEIROZ, Moises F.; VALENTIM, Ricardo A.; NAGEM, Danilo P.. Classificação de Gestos Usando Eletromiografia para Controle de Dispositivos. In: GRANDES DESAFIOS EM SAÚDE DIGITAL - SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 19. , 2019, Niterói. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2019 . p. 151-154. ISSN 2763-8987. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2019.6300.