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
EMG Sensors and Applications |
Sensor Systems for Gesture Recognition |
25th European Signal Processing Conference (EUSIPCO) |
IEEE Second Ecuador Technical Chapters Meeting (ETCM) |
IEEE Second Ecuador Technical Chapters Meeting (ETCM) |
26th European Signal Processing Conference (EUSIPCO) |
Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2018 https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-01418-6_35 |
IEEE Third Ecuador Technical Chapters Meeting (ETCM) |
27th European Signal Processing Conference (EUSIPCO) |
Advances and Applications in Computer Science, Electronics and Industrial Engineering https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-33614-1_11 |
Advances and Applications in Computer Science, Electronics and Industrial Engineering https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-33614-1_16 |
2019 IEEE Latin American Conference on Computational Intelligence (LA-CCI) |
2020 IEEE ANDESCON |
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 |