EMBridge：クロスモーダル表現学習による筋電信号からのジェスチャー汎化の向上
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研究チームは、高品質な構造化データ（映像・画像・骨格）の埋め込みと筋電信号を整合させることで、筋電信号の表現品質を向上させ、ウェアラブルデバイスでの連続ジェスチャー予測を可能にするEMBridgeを提案した。
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高品質な構造化データ、例えば動画、画像、手の骨格を用いたハンドジェスチャー分類は、コンピュータビジョン分野において十分に研究されている問題です。一方、低消費電力でコスト効果の高い生体信号、例えば表面筋電図（sEMG）を活用することで、ウェアラブルデバイス上での連続的なジェスチャー予測が可能になります。
本研究では、より豊かなセマンティックガイダンスを提供する構造化・高品質なモダリティから得られる埋め込み表現と EMG を整合させることで、EMG の表現品質を向上させることを目指します。これにより、ゼロショットでのジェスチャー一般化を実現することを目的としています。
具体的には、我々は EMBridge という手法を提案します。これは…
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Hand gesture classification using high-quality structured data such as videos, im-
ages, and hand skeletons is a well-explored problem in computer vision. Alterna-
tively, leveraging low-power, cost-effective bio-signals, e.g., surface electromyo-
graphy (sEMG), allows for continuous gesture prediction on wearable devices.
In this work, we aim to enhance EMG representation quality by aligning it with
embeddings obtained from structured, high-quality modalities that provide richer
semantic guidance, ultimately enabling zero-shot gesture generalization. Specif-
ically, we propose EMBridge, a…
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