Computing grip force and torque from finger nail images using Gaussian processes
Computing grip force and torque from finger nail images using Gaussian processes
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使用高斯过程从指甲图像计算握力和扭矩
DOI：
10.1109/iros.2013.6696933
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发表时间：
2013
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Patrick van der Smagt
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
S. Urban;Justin Bayer;Christian Osendorfer;G. Westling;B. Edin;Patrick van der Smagt
我们演示了一个简单的方法，手指的力量可以从指甲的颜色测量。通过自动提取手指安装CCD相机的指甲图像特征，我们可以直接将这些图像与力-扭矩传感器测量的力相关联。该方法自动校正方向和光照差异。使用高斯过程，我们可以将手指指甲的预处理图像与测量到的手指的力和扭矩联系起来，使我们能够根据90年代收集的训练数据，在力范围高达10牛的情况下，以95%-98%的准确度预测手指的力，并在90%左右的准确度预测扭矩。
We demonstrate a simple approach with which finger force can be measured from nail coloration. By automatically extracting features from nail images of a finger-mounted CCD camera, we can directly relate these images to the force measured by a force-torque sensor. The method automatically corrects orientation and illumination differences. Using Gaussian processes, we can relate preprocessed images of the finger nail to measured force and torque of the finger, allowing us to predict the finger force at a level of 95%-98% accuracy at force ranges up to 10N, and torques around 90% accuracy, based on training data gathered in 90s.
登记。
DOI：
10.1007/978-1-4939-7647-8_1
发表时间：
2018
期刊：
Neuromethods
影响因子：
--
作者：
Joshi,AnandA
通讯作者：
Joshi,AnandA