表面筋電信号を用いた実時間指運動認識インタフェースとその応用
石 川 圭 佑†秋 田 純 一††戸近田 真 志†櫻†††
藤 一 晃
中沢繁†
村 裕 一†††

本論文では，ユビキタスコンピューティング社会における「ウェアラブル型インターフェース」として，表面筋電位を利用した入力インタフェースの提案・考察を行う．識別器にサポートベクタマシンを利用し，前腕部から計測した表面筋電位信号の各指の信号パターンを基に分離を行う．高い識別結果が得られ，動作毎に力や速度の大きく異なる各指動作においてサポートベクターマシンの有効性を示した．
また，このインタフェースの入力を音として出力する筋電楽器のプロトタイプを作成し，リアルタイムにおける精度，操作性の検証を行った．識別精度について各動作においても安定しており，立った状態などでも認識精度に影響はなく場所を問わずに使えることを示した．

Real-Time Motion Classiﬁcation Interface Using
Surface Electromyogram Signals and Its Application
Keisuke ISHIKAWA,† Masashi TODA,†Shigeru SAKURAZAWA,† Junichi AKITA,††Kazuaki KONDO††† and Yuichi NAKAMURA†††In the ubiquitous society, we propose the input device using surface EMG. Using SupportVector Machines, we perform to separate the ﬁnger motion based on the pattern of surface
EMG signals measured from the forearm. We shows the eﬃcacy of the proposed method.
Results shows high classiﬁcation performance in all motions, and we shows the eﬃcacy ofSupport Vector Machines in each ﬁnger motion strength and speed diﬀer for each motion.
In addition, we prepared the prototype of EMG instrument that the interface outputs a sound,
and we shows the recognition accuracy and operability in real-time.

1. は じ め にのジェスチャに使われ，入力機構にとって最適だと考えられる．手指動作認識の従来手法として，データグ

近年，ウェアラブルコンピュータの入力装置として，ローブや加速度センサの指先に装着型と動画像処理や表面筋電位の利用が期待されている．筋肉は脳から発モーションキャプチャの非装着型がある．前者では，信される筋電信号によって収縮が引き起こされ，そのメリットに指先情報計測の確実性や計測レートの高速信号を皮膚表面で計測したものが表面筋電位である．

性があげられ，認識技術やウェアラブル機器のインタ

筋電信号には人の動作を引き起こす内部的な情報が含フェース [1] としても多く提案されている．しかし動まれており，それらの情報から人の動作を推定するこ作を行う手自体にデバイスを装着する必要があり，動とが可能であると考えられる．

作の障害になる問題がある．後者では，メリットに複

特に，人の運動の中で手指は微細かつ複雑な動き数の指先の同時計測が容易であることがあり，カメラをし，従来の多くのインターフェース機器や手話などを利用した指先動作認識技術 [2] は多く提案されている．しかし，カメラの特性上オクルージョンが発生し† 公立はこだて未来大学
Future University Hakodate†† 金沢大学
Kanazawa University††† 京都大学
Kyoto University

指先を検知できない場合や利用場所が限定される問題がある．これらより従来の動作認識手法はユビキタス環境において，即時性・携帯性の観点から不十分であると考える．
また，手指の動作を支配する筋肉の多くは前腕部に情報処理学会 インタラクション 2011あるので，前腕部から表面筋電位を計測することで，号（以降 EMG）を計測し，全波整流を行う．動作ク

手指の動きの認識を可能とする．表面筋電位を用いる

ラスを付与した学習データから，サポートベクターマ

利点には，力の推定が可能，動作部位を司る筋肉が残シンで識別関数を求め，識別関数をもとに特徴ベクト存すれば利用可能，遅れのない入力信号，場所を問わルを識別し, 動作クラスを求める.

ないことがあげられ，従来手法の問題点を解決することが出来ると考えられる．
本研究では場所や環境に依存しない自然なインタフェースを目指し，表面筋電位を利用した手指運動認

3.1 信号計測部
信号計測部では，専用のハードウェアを用いて表面筋電位を計測する．ここでは筋電計測ハードウェアの説明をする．

識技術を応用した入力システムの提案を行う．以下，

表面筋電位は皿電極を用いて皮膚表面より計測する

2 章で関連研究を述べ，3 章で実装について述べる．4

ことができ，針電極のように侵襲性がなく気軽に計測

章で評価と考察について説明し，最後に 5 章で本研究することができる．本システムでは銀板にオペアンプのまとめを行う．

を直付けした自作したアクティブ皿電極を用い，前腕2. 関 連 研 究の手指屈曲動作を行う筋肉に設置し双極誘導方式で信号を計測する．筋電位は 10Hz のハイパスフィルタを

表面筋電位から動作を推定する場合，主にパターンかけ，5000 倍に増幅して計測し，サンプリング周波数認識手法が用いられてきた．パターン認識を用いるこ

2k[Hz]，量子化ビット数 14[bit] でサンプリングする．とで，電極数よりも多くの動作数の識別が可能となり，3.2 信号処理部電極を貼る負担を軽減できる．また筋電位には人ごと計測した筋電データは図 2 に示すように，様々なに個人差あり，個人内でも動作毎に変動するため，訓周期の神経インパルスが重なった波形をしており，そ練の負担を軽減させることができる．のまま識別することは難しいといえる．そこで何らか

表面筋電位からの動作認識に対して，様々なパターの前処理を行ってから識別するのが一般的となっていン認識手法の適応がある．従来，多くの場合では筋電る．従来研究では，特徴量に振幅情報や周波数情報を信号と動作パターンの間の非線形性を学習するニュー使うものが主となっているが，本システムではリアルラルネットワークを用いたものが提案されてきた．筋タイムな処理をシンプルに行うために振幅情報のみを電信号の時系列特性を利用するために，動的確率モデ利用する．特徴ベクトルでは動作識別に用いる特徴量ルの隠れマルコフモデルを導入したもの [3]，人腕のをフレーム単位で抽出する. 特徴抽出に必要なサンプ

生理学的データに基づいて腕のモデルを学習して関節ル数を確保した動作識別を実現するため, フレーム長トルクを推定するもの [4] がある．さらに人は動作を64[ms](128 サンプル), フレーム周期 64[ms](128 サン行ううちに習熟することを考慮した手法 [7] も提案されている．
一方，比較的新しいパターン認識手法にサポートベ
クタマシン (SVM) があり，音声信号処理，画像処理，バイオインフォマティクスの分野で高い評価を受けている．筋電位に用いた動作識別に利用する試みでは，吉川ら [5] は手首の基本動作をサポートベクタマシンを用いて，他のパターン認識手法との識別性能の比較を試みており，高い識別性能を示している．サポート
ベクタマシンは大局的最適解が保障されていることや未観測パターンの識別能力の高さから，動作毎に異なる筋電パターンに対して高い識別能力があると期待できる．そこで，本システムではサポートベクタマシンを用いて，筋電位からの動作認識を行う．

3. システムの実装
本システムでは図 1 に表すように信号計測部，信号処理部，信号識別部に分かれる．まず前腕より筋電信

図 1 提案手法のシステム流れ図
Fig. 1 System ﬂow diagram of propose method.

表面筋電信号を用いた実時間指運動認識インタフェースとその応用

プル) でフレームをシフトしながら, フレームで切り出した EMG 信号により特徴抽出を行う.

ない計算量で求めることができる.

SVM の学習・識別アルゴリズムは,SVM ライブラリである LIBSVM[8] を用いて実装した.

4. 操 作 実 験
構築したシステムの認識精度をの検証する実験を行った．被験者は 1 名で，健常な男子大学生 (23 歳) と図 2 特徴抽出フレームと識別範囲
Fig. 2 Feature extraction frame and classiﬁcation frame.

した．被験者には事前に十分な練習を行ってもらった．

4.1 実 験 条 件
電極貼り付け位置 使用する電極数は 5ch で，手指屈各フレームでは, フレーム内平均 EMG(Average

曲動作をする筋肉が多くある右腕前腕部 (橈側手根屈EMG:AEMG) の特徴量を抽出し, 特徴ベクトルを構筋，尺側手根屈筋，浅指屈筋，深指屈筋，長母指屈筋)成する．に装着した．
実験環境 本実験において，各指を単独で動かす場合に想定される「空中屈曲運動」「タッピング運動」「等1 ∑EM Gl (n)NN −1

AEM Gl (p) =(1)n=0

尺性運動」の 3 種類の各指動作で実験を行う．被験者は机に向かって椅座位をとり課題を行った．
「空中屈曲特徴量は上記の式で求められる．EMG 信号のフレー運動」では，腕全体を宙に浮かせた状態で各指を動かム内時間平均であり,EMG 信号の振幅の大きさを表す．

す動作を対象とする．
「タッピング運動」では，腕を机

第 p 番フレーム内で，n 点目の EMG 信号サンプルをの上に置きキーボードを叩くようにタッピングを行っIEM Gl (n) とする．ここで，N は 1 フレーム内のサた．
「等尺性運動」では，机に手を置き，机に向かってンプル数，L は電極数を表す．

指を押す動作を行った．

また，サポートベクタマシンに用いる学習・識別ベ
クトルには動作初めの 1 フレームのみを用いる．全チャンネルの AEMG 特徴の和が閾値を超えた初めの1 フレームを特徴ベクトルとし，一度閾値を超えた場合，その後，閾値を下回るまで各フレームは識別されることはない．

3.3 信号識別部

f (x) = sign( D∑)
λi yi K(xi , x) + b(2)i=1

K(xi , x) = exp(−γ||xi − x||2 )(3)

図 3 識別対象の手指の 3 運動
Fig. 3 3 kinds of ﬁnger motion classiﬁed by our method.

サポートベクタマシン (SVM) は, 空間を超平面で分けることで 2 クラスのパターン識別器を構成する

被験者には，10 動作を 1 セットとして各指に付き 11手法である.yi は i 番目の学習サンプル xi に対応するセットの計 55 セットの運動を行わせた．そのうち 1

クラスラベル,λi はラグランジュの未定乗数,b はバイセットを学習に用い，残りの 10 セットを識別対象とアス項である.K(xi , x) はカーネル関数であり,Radialし手法の検証を行った．これを各運動毎に 3 種類の実basis function カーネルを用いる. γ はカーネルパラ験を行った．

メータである. カーネル関数を用いることにより非線4.2 実 験 結 果

形曲面を超平面に写像し, 線形分離可能にする.

各種類の動作を学習させて 10 試行分 100 動作を識

また, 識別関数を求めるために, マージン最大化基準別させた結果を表 1 に示す．通常屈曲動作では，トーによって凸 2 次計画問題を最大にする λ を求める. 求

タルで 90%以上の結果が得られた．タッピング動作にめた λi のうち非 0 のものはサポートベクタと呼ばれ,ついては，人差し指が 80%，小指が 86%でその他の識別関数は少数のサポートベクタで構成されるため少指が 90%以上の結果が得られた．また，等尺性収縮で情報処理学会 インタラクション 2011
表 1 SVM による指組合せパターン識別結果

nomal ﬂexion
tapping motion
isometric motion

thumb
91
97
90

ﬁnger nameindex
center
92
98
8095
10098

前腕部から計測した表面筋電位信号の各指の信号パターンを基に分離を行った．高い識別結果が得られ，
ring
94
98
87

little91
8690

動作毎に力や速度の大きく異なる各指動作においてサポートベクターマシンが有効であることを示した．
また，このインタフェースの入力を音として出力する筋電楽器のプロトタイプを作成し，リアルタイムには，薬指が 87%，その他の指が 90%以上の結果が得おける精度，操作性の検証を行った．識別精度についられた．て各動作においても安定しており，立った状態などで通常屈曲動作において高い認識率が得られているが，タッピング動作についてはある指に関して誤識別の数も認識精度に影響はなく場所を問わずに使えることを示した．

が多いことが見られた．これは屈曲動作に比べタッピ

今後は，前述したように各指動作の認識精度を向上

ング動作は動きが微細になり，十分な分離平面が得らさせるとともに，認識動作のパターン数を増やす予定れなかったためである．等尺性収縮については，動作である．人の手指運動では単独の指ではなく，複数のが動きとして表れないために各動作毎で微妙に使用す指を同時に使う場合も多くあり，インタフェースとしる筋肉が異なってしまい，誤識別をしたと考えられる．ての機能性を向上するために必要であると考える．
謝辞 本研究は文部科学省科学研究費補助金基板研

5. システムの応用実験にてリアルタイムで表面筋電位から指の動作を識別可能であることを示した．そこで，各指の識別結果を入力として音を出力する筋電楽器のプロトタイプを作成し，意図する動作とアウトプットの使用感やインタフェースとしての操作感の検証を行った．プロトタイプでは，音源にピアノを用いて筋電ピアノを作成した．親指に「ド」，人差し指に「レ」，中指に「ミ」，薬指に「ファ」，小指に「ソ」を割り当てて，各指を動作させるとそれに応じた音が発生する．このプロトタイプを被験者に使用してもらい使用感や操作感について確認した．
今回入力に使う動作は一番安定した識別を行えた
通常屈曲動作とした．識別精度においては，各指ともに大変安定しており，実際の指の運動に合わせて音源が発生していた．学習データの計測においては椅子に座った状態で比較的安定させて計測したが，立った状態や手を横に置いた自然な状態においても識別精度に影響は見られなかった．また，被験者が可能な限りの速度で連続に屈曲させた場合において，意図した入力と出力にずれが生じることはなかったため，サンプリ
ング周波数についても十分であると言える．

6. 終 わ り に
本論文では，ユビキタスコンピューティング社会における「ウェアラブル型インターフェース」として，表面筋電位を利用した入力インタフェースの提案・考察を行った．識別器にサポートベクタマシンを利用し，

究 A(19200008) の支援を受けて行われた．

参 考文献

1) 福本 雅朗，平岩 明，曽根原 登：ウェアラブルコ
ンピュータ用キーボード FingeRing，電子情報通信学会論文誌. A, 基礎・境界 J79-A(2), 460-470,
1996-02-25．
2) 山本 健吉，池田 聡史，辻 徳生，石井 抱：高速ビジョンを用いた実時間指先タッピングインタ
フェース，電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム J90-D(2), 544-555, 2007-02-01．
3) 辻 敏夫，伊藤 宏司，長町 三生：義手制御を目的とした多チャンネル EMG 動作識別法，電子情報通信学会論文誌 D，Vol.J70-D，no.1，pp.207-215，
1987-1．
4) 片山 敦史， 辛 徳，小池 康晴：筋電信号を用いた指関節角度推定，電子情報通信学会技術研究報
告，MVE106(611)，pp.7-12，2007-3．
5) 吉川 雅博，三河 正彦，田中 和世：筋電位を利用したサポートベクタマシンによる手のリアルタイム
動作識別，電気情報通信学会論文誌 D，Vol.J92D，No.1，pp.93-103，2009-1．
6) Chih-Chung Chang, Chih-Jen Lin, LIBSVM- A Library for Support Vector Machines,
http://www.csie.ntu.edu.tw/ cjlin/libsvm/
7) 北 佳保里，加藤 龍，横井 浩史：習熟度を考慮した自己組織的動作識別法の構築，日本ロボット学会誌，Vol.28，No.7，pp.783-791，2010-09