Estudiantes de la EPN representaron a Latinoamérica en competencia internacional
Kharol Chicaiza, Ivanna Cevallos, Mateo Sarzosa y Fabricio Simbaña, estudiantes de la Facultad de Ingeniería de Sistemas de la Escuela Politécnica Nacional (FIS-EPN) representaron a Latinoamérica en la competencia internacional Cyber 9/12 Strategy Challenge, que se realizó en Washington DC, Estados ...
CALL FOR PAPERS Latin-American Journal of Computing (LAJC)
La Revista Latin American Journal of Computing (LAJC) es una publicación de Acceso Abierto Diamante revisada por pares doble ciego, auspiciada por la Facultad de Ingeniería de Sistemas de la Escuela Politécnica Nacional de Ecuador, una de las mejores universidades de investigación en Ciencias de la ...
New Issue Published Volume 11 Issue 1 (January 2024)
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Clasificación de señales electromiográficas del brazo humano usando técnicas de reconocimiento de patrones y Machine Learning

OBJETIVO GENERAL

Desarrollar un nuevo modelo de clasificación de señales electromiográficas del brazo humano usando técnicas de reconocimiento de patrones y machine learning.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

  • Reconocer al menos cinco gestos realizados con el antebrazo utilizando sensores electromiográficos comerciales.
  • Implementar un modelo de clasificación de señales electromiográficas entrenable por cada usuario utilizando un conjunto de ejemplos del orden de las decenas por cada gesto a reconocer.
  • Emplear técnicas de machine learning y reconocimiento de patrones para el proceso de entrenamiento del modelo de clasificación.
  • Implementar un prototipo en software en base al modelo desarrollado en esta investigación.

RESULTADOS

Publicaciones
  • Real-Time Hand Gesture Recognition Using Surface Electromyography and Machine Learning: A Systematic Literature Review

        EMG Sensors and Applications

        https://www.mdpi.com/1424-8220/20/9/2467
  • Sign Language Recognition Using Wearable Electronics: Implementing k-Nearest Neighbors with Dynamic Time Warping and Convolutional Neural Network Algorithms

        Sensor Systems for Gesture Recognition

        https://www.mdpi.com/1424-8220/20/14/3879

  • Hand gesture recognition using machine learning and the Myo armband

        25th European Signal Processing Conference (EUSIPCO)

        https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8081366

  • Real-time hand gesture recognition using the Myo armband and muscle activity detection

        IEEE Second Ecuador Technical Chapters Meeting (ETCM)

        https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8247458

  • Real-time hand gesture recognition with EMG using machine learning

        IEEE Second Ecuador Technical Chapters Meeting (ETCM)

        https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8247487
  • Real-Time Hand Gesture Recognition Based on Artificial Feed-Forward Neural Networks and EMG

        26th European Signal Processing Conference (EUSIPCO)

        https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8553126
  • Real-Time Hand Gesture Recognition Based on Electromyographic Signals and Artificial Neural Networks

        Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2018

        https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-01418-6_35

  • Design of a Software Architecture and Practical Applications to Exploit the Capabilities of a Human Arm Gesture Recognition System

        IEEE Third Ecuador Technical Chapters Meeting (ETCM)

        https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8580267
  • Real-Time Hand Gesture Recognition Model Using Deep Learning Techniques and EMG Signals

        27th European Signal Processing Conference (EUSIPCO)

        https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8903136

  • Real-Time Hand Gesture Recognition: A Long Short-Term Memory Approach with Electromyography

        Advances and Applications in Computer Science, Electronics and Industrial Engineering

        https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-33614-1_11
  • A Novel Technique for Improving the Robustness to Sensor Rotation in Hand Gesture Recognition Using sEMG

        Advances and Applications in Computer Science, Electronics and Industrial Engineering

        https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-33614-1_16

  • Short-Term Hand Gesture Recognition using Electromyography in the Transient State, Support Vector Machines, and Discrete Wavelet Transform

        2019 IEEE Latin American Conference on Computational Intelligence (LA-CCI)

        https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9036757
  • A Model for Real-Time Hand Gesture Recognition Using Electromyography (EMG), Covariances and Feed-Forward Artificial Neural Networks

        2020 IEEE ANDESCON

        https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9271979
Presentaciones en eventos internacionales
Título de la ponencia Real-Time Hand Gesture Recognition Based on Artificial Feed-Forward Neural Networks and EMG
Nombre del evento  26th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2018)
País - Ciudad Italia, Roma
Título de la ponencia Real-Time Hand Gesture Recognition Model Using Deep Learning Techniques and EMG Signals
Nombre del evento  27th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2019)
País - Ciudad España, La Coruña
Título de la ponencia Short-Term Hand Gesture Recognition using Electromyography in the Transient State, Support Vector Machines, and Discrete Wavelet Transform
Nombre del evento  2019 IEEE Latin American Conference on Computational Intelligence (LA-CCI)
País - Ciudad Ecuador, Guayaquil
Título de la ponencia A Model for Real-Time Hand Gesture Recognition Using Electromyography (EMG), Covariances and Feed-Forward Artificial Neural Networks
Nombre del evento  ANDESCON 2020
País - Ciudad Ecuador, Quito
Proyectos de titulación
Título del proyecto de titulación Reconocimiento de gestos de la mano en tiempo real usando señales electromiográficas y redes neuronales artificiales
Nombre del tutor Dr. Marco E. Benalcázar
Nombre del estudiante Motoche Macas, Cristhian Alberto
Estado Finalizado
Título del proyecto de titulación Modelo de reconocimiento en tiempo real de gestos de la mano utilizando técnicas de deep learning y señales electromiográficas
Nombre del tutor Dr. Marco E. Benalcázar
Nombre del estudiante Chung Liu, Edison Alejandro
Estado Finalizado
Título del proyecto de titulación Reconocimiento de gestos de la mano en tiempo real basado en señales electromiográficas utilizando Myo Armband con wavelets y máquinas de vectores de soporte
Nombre del tutor Dr. Marco E. Benalcázar
Nombre del estudiante Unapanta Benavides, Luis Daniel
Estado Finalizado
Título del proyecto de titulación Diseño de una arquitectura de Software y aplicaciones prácticas para explotar las capacidades de un sistema de reconocimiento de gestos del brazo humano
Nombre del tutor MSc. Marco Segura, Dr. Marco E. Benalcázar
Nombre del estudiante Ramírez Cutimbo, Fabrizio Eloy
Estado Finalizado
Título del proyecto de titulación Desarrollo de un modelo de reconocimiento en tiempo real de gestos de la mano usando señales electromiográficas, covarianzas y redes neuronales artificiales
Nombre del tutor Dr. Marco E. Benalcázar
Nombre del estudiante González Gavilánez, José David
Estado Finalizado
Título del proyecto de titulación Implementación de un sistema de clasificación de gestos del brazo humano utilizando Myo Armband para mando a distancia de un brazo robótico de 3GDL
Nombre del tutor Dr. Marco E. Benalcázar
Nombre del estudiante Zea Guachamín, Jonathan Alejandro
Estado Finalizado
Proyectos de tesis de posgrado
Título del proyecto de titulación Reconocimiento de Señales Electromiográficas usando Inteligencia Artificial
Nombre del tutor Dr. Marco E. Benalcázar
Nombre del estudiante Msc. Andrés Jaramillo
Estado Tema de investigación doctoral en desarrollo dentro del Doctorado en Informática de la EPN

Teléfono
(+593) 2 2976 300 ext 4701
Correo electrónico
info@epn.edu.ec
Dirección
Av. Ladrón de Guevara 253, Quito 170517

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