The Fifth Main Dynamic Factor: Skin Temperature and Its Effects on EMG-Based Gesture Recognition
Notice bibliographique
Résumé
Surface electromyography (sEMG) has become a cornerstone for gesture recognition in prosthetic control and human-machine interfaces. However, its performance is often compromised by several dynamic factors, including gesture intensity, limb position, electrode shift, and signal non-stationarities. This work introduces and investigates skin temperature as the "fifth" dynamic factor influencing sEMG-based gesture recognition. Synchronized sEMG, photoplethys-mography (PPG), and inertial measurement unit (IMU) data were recorded from 12 participants without limb differences performing five hand/wrist gestures under three temperature conditions (cold, baseline, and hot) using the BioPoint wearable device. Analysis revealed that cold conditions increased the mean absolute value and reduced the median frequency of sEMG signals, while the signal's complexity (assessed via fuzzy entropy) remained largely unchanged. Gesture recognition models trained exclusively on baseline data showed a decline in accuracy when tested on non-baseline temperature conditions. In contrast, training with temperature-diverse data improved classification robustness across thermal conditions, albeit at the cost of baseline performance. Furthermore, while a multisensor approach combining EMG, PPG, and IMU data enhanced baseline accuracy, it also demonstrated heightened sensitivity to temperature variations. These findings underscore the necessity for skin temperature-aware strategies for the development of robust sEMG-based gesture recognition systems. Additionally, we introduce a novel hand gesture dataset collected under varying skin temperature conditions to support future research on developing more adaptive and reliable gesture recognition solutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».