Erwin Wu

school东京科学大学bar_chart全球第 #1514 名

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Erwin Wu 最新论文

Chen 等人研究利用 EMG 和超声成像技术可视化声带肌肉活动，发现 EMG 可突出肌肉激活细节，超声成像揭示声带动力学，对 16 名歌者的实验表明 EMG 区分不同水平歌手的肌肉控制能力。

Hirano 等人提出 SoleCoach 系统，利用鞋垫传感器采集足底压力和 IMU 数据，通过大型语言模型解读脚部信号生成专家级运动辅导反馈。

Liu 等人提出 PiaMuscle 系统，利用多模态数据和神经网络估计钢琴演奏时微型手肌肉的EMG活动，通过可视化肌肉活动支持力的控制优化

Wu 等人提出 SolePoser 系统，仅利用鞋垫内置压力传感器和 IMU 传感器，通过双流 Transformer 网络实现实时 3D 人体姿态估计。

Yeo 等人提出 OmniSense 系统，利用移动设备全向相机实现设备附近、周围及周围三大传感支柱，为移动交互提供丰富输入方式

Wu 等人提出 DorsalNet 网络，通过分析手背区域变形估计3D手指关节角度，实现腕戴式摄像头实时手部姿态估计，动态手势识别准确率提升20%，抓取检测精度达75%。

Yeo 等人提出使用手腕摄像头观察手背进行手势识别的新方法，通过深度神经网络实现89.4%静态和67.5%动态识别率，支持跨用户和跨会话的交互。

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