In this study, six grip spans (45mm-65mm) were tested to evaluate the effects of handle grip span and user's hand size on maximum grip strength, individual finger force, and subjective ratings of comfort using a digital dynamometer with individual force sensors. Forty-six males were assigned into three hand size groups according to their hand lengths. Results showed that overall 55mm and 50mm grip spans were the most comfortable sizes and associated with the highest grip strength in the maximum grip force exertions, whereas 65mm grip span was rated as the least comfortable size as well as the lowest grip strength. In the interaction effect of grip span and hand size, small and middle hand sized participants rated the best preference and the least preference grip spans differently with large hand sized participants. With respect to the analysis of individual finger force, the middle finger force was the strongest and the highest contribution to the total finger force, followed by ring, index and little fingers. In addition, it was noted that each finger had a different optimal grip span for exerting maximum force resulting in a bowed contoured shaped handle for two-handle hand tools. Thus, the grip spans for two-handle hand tools might be designed according to the users' hand and finger anthropometrics to maximize performance and subjective perception of comfort.
본 논문에서는 단일 카메라를 사용하여 사용자 제스쳐 명령을 사용자의 손가락 개수 및 이동 방향을 기반으로 인식하는 손동작 리모트 컨트롤러 인터페이스를 구현한다. 구현한 손동작 리모트 컨트롤러 인터페이스는 손 영역의 추출을 위해서 RGB 컬러모델로부터 YCbCr 컬러모델로의 색 변환에 의한 색차정보를 이용하고, 추출된 손 영역의 중심에서 이중 원형 추적(Double Circle Tracing)에 의한 교차정보를 이용하여 손가락 개수 및 위치 정보를 계산한다. 특히, 제안하는 방법에서 지속적 사용자 명령은 제스쳐 단일 형상의 방향 이동에 의해서 반복 수행이 가능하고, 손가락 위치 정보는 사용자 경험(UX: User eXperience)에 기반 하여 사용자 명령을 증폭 수행한다. 또한 Intel사(社)의 OpenCV 라이브러리를 기반으로 C++언어를 사용하여 구현된 손동작 컨트롤러 인터페이스의 성능 평가를 위해서는 상용 비디오 플레이어 프로그램에 적용하여 각 컨트롤 모드별 인식률을 측정한 결과 평균 89%의 인식률을 보였다.
본 논문에서는 키넥트(Kinect)를 통해 획득한 깊이 영상에서 손가락의 모양을 인식하는 새로운 기법을 제안한다. 각도 변화에 강인하게 하기 위하여 입력 손 영상의 회전 보상 각도를 계산한 뒤 강체(rigid) 변환을 통하여 손 영상을 회전 변환시킨다. 회전 보상 각도를 계산하기 위하여 손 영상의 경계선을 추출한 뒤 경계선을 이루는 화소들의 좌표의 변화를 관찰한다. 제안하는 기법에서는 손가락 모양을 인식하기 위하여 손 영역에서 최 상단, 최 우측, 최 좌측 화소 좌표를 획득한 뒤, 손가락의 기하학적 특징에 착안하여 좌표들 사이의 거리 변화와 좌표들 사이의 각도변화 그리고 손 영역의 화소 면적을 이용하게 된다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 기법보다 성능이 우수한 것을 확인하였다.
Forearm electromyography (EMG) generated by wrist movements has been widely used to develop an electrical prosthetic hand, but EMG generated by finger movements has been rarely used even though 20% of amputees lose fingers. The goal of this study is to improve the classification performance of different finger movements using a deep learning algorithm, and thereby contributing to the development of a high-performance finger-based prosthetic hand. Ten participants took part in this study, and they performed seven different finger movements forty times each (thumb, index, middle, ring, little, fist and rest) during which EMG was measured from the back of the right hand using four bipolar electrodes. We extracted mean absolute value (MAV), root mean square (RMS), and mean (MEAN) from the measured EMGs for each trial as features, and a 5x5-fold cross-validation was performed to estimate the classification performance of seven different finger movements. A long short-term memory (LSTM) model was used as a classifier, and linear discriminant analysis (LDA) that is a widely used classifier in previous studies was also used for comparison. The best performance of the LSTM model (sensitivity: 91.46 ± 6.72%; specificity: 91.27 ± 4.18%; accuracy: 91.26 ± 4.09%) significantly outperformed that of LDA (sensitivity: 84.55 ± 9.61%; specificity: 84.02 ± 6.00%; accuracy: 84.00 ± 5.87%). Our result demonstrates the feasibility of a deep learning algorithm (LSTM) to improve the performance of classifying different finger movements using EMG.
Jeeyoon Kim;Bommie Florence Seo;Junho Lee;Sung No Jung
Archives of Plastic Surgery
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제49권6호
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pp.760-763
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2022
The dorsal metacarpal artery perforator flap is a flap that rises from the hand dorsum. Owing to its reliability and versatility, this flap is used as a workhorse for finger defect. However, to cover the radial-volar defect of the proximal interphalangeal joint (PIPJ) of the index finger, a longer flap is required than before. Here, we introduce the oblique extended reverse first dorsal metacarpal artery (FDMA) perforator flap to cover the radial-volar aspect defect of the index finger. A 45-year-old man got injured to the radial-volar defect of PIPJ of the left index finger caused by thermal press machine. The wound was 2 × 1 cm in size, and the joint and bone were exposed. We used FDMA perforator from anastomosis with palmar metacarpal artery at metacarpal neck. Since the defect was extended to the volar side, the flap was elevated by oblique extension to the fourth metacarpal base level. The fascia was included to the flap, and the flap was rotated counterclockwise. Finally, PIPJ was fully covered by the flap. Donor site was primarily closed. After 12 months of operation, the flap was stable without complication and limitation of range of motion. The oblique extended reverse FDMA perforator flap is a reliable method for covering the radial-volar defect of the PIPJ of the index finger. This flap, which also has an aesthetic advantage, will be a good choice for hand surgeons who want to cover the PIPJ defect of the index finger using a nonmicrosurgical option.
본 연구에서는 3 수종(이태리 포플러, 소나무, 굴참나무재)을 공차별(0, 0.15, 0.3, 0.45 mm)로 초산비닐 수지와 레소시놀-페놀 공축합 수지를 이용하여 접합 제작하였다. 휨시험에서 핑거공차에 따라서 검출되는 AE와 휨강도성능 특성을 살펴본 결과는 다음과 같았다. 레소시놀재의 AE파 발생시기가 초산재보다 빨랐으며, 레소시놀재의 AE파 사상총수는 하중의 증가와 함께 계속적으로 증가하였으며 총발생 사상총수도 초산재보다 휠씬 많이 나타났다. 또한, 레소시놀재의 AE파 사상총수는 낮은 하중에서도 많은 개수가 발생하였다. 비례한도 내에서도 레소시놀 접착제를 사용한 경우에는 많은 AE파가 검출되었다. 따라서 레소시놀 접착제로 접착한 핑거 접합재의 휨시험으로부터 얻은 AE 신호는 핑거공차에 따른 접합재의 강도 예측이나 보증에 이용 가능할 것으로 판단되었다.
Zinc fingers of Cys$_2$His$_2$ class constitute one of the most common DNA binding motifs in eukaryotes. Unlike other DNA binding motifs, zinc finger proteins recognize very diverse DNA sites, and their sequence specificities can be systematically changed by phage display.(omitted)
In this paper, a finger-click recognition method is proposed to improve the recognition performance for finger-clicking of a wearable input device, called $SCURRY^{TM}$. The proposed method is composed of three parts including feature extraction part, valid click discrimination part, and cross-talk avoidance part. Two types of MEMS inertial sensors are embedded into the wearable input device to measure the angular velocity of a hand (hand movement) and the acceleration rates at the ends of fingers (finger-click motion). The experiment applied to the $SCURRY^{TM}$ device shows the improved stability and performance.
This paper proposes a finger crease pattern identification algorithm utilizing a clustering method. The algorithms has been developed for the use of biometric person identification system. Since the finger crease pattern may be well-imaged utilizing low cost imaging devices such as low-end CCD camera with LED lighting, the feasibility of commercialization of the algorithm and the system utilizing the algorithm may be well justified if the finger crease pattern is a reasonable choice for the biometric feature. In this paper, we exploit this possibility and show the potential of using the finger crease pattern as a feature for biometric person identification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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