แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Object recognition using glove tactile sensor

Organization : Rajamangala University of Technology Thanyaburi. Department of Electronics and Telecommunication
Email : somchai_po@mail.rmutt.ac.th

Organization : Rajamangala University of Technology Thanyaburi. Department of Electronics and Telecommunication
Email : jakkree_s@rmutt.ac.th
keyword: Object recognition (Computer vision)
LCSH: Tactile sensors
; Wearable robotics
LCSH: Human-computer interaction
LCSH: Touch
Abstract: This article presents the artificial intelligence for object recognition by touching method with the tactile sensor, which has similar structural characteristics as the human hand. The object recognition uses a tactile glove sensor with small tactile sensors to spread throughout the glove, and there are touching points similar to human hands. Using the glove sensor to grasp the object that will obtain an image, there is tactile image. These images were used to compare recognition performance with two techniques: the Bag of Word (BoW) and the Convolutional Neural Network (CNN) . In the experiment, the tactile glove performs 20 different objects. The BoW technique, the Scale Invariant Feature Transform (SIFT), has been used to feature extraction and then classified with K Nearest Neighbors (KNN) to evaluate the performance. The results illustrate that the accuracy of BoW and CNN is 70.80% and 97.20%, respectively. When comparing both techniques, it was found that the CNN had higher accuracy of about 26.40%. The results clearly show that CNN was more performance than BoW. Therefore, it is suitable to analyze tactile glove recognition, which can be applied to the recognition system of humanoid robots.
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2022
Modified: 2025-08-27
Issued: 2025-08-27
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In Electrical Engineering Academic Association (Thailand) and Rajamangala University of Technology Isan Khon Kaen Campus. Faculty of Engineering. The 2022 International Electrical Engineering Congress (iEECON 2022) (P02003). Khon Kaen : Rajamangala University of Technology Isan, 2022
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 iEECON 2022 P02003.pdf 1.84 MB
ใช้เวลา
0.034776 วินาที

Somchai Pohtongkam
Title Contributor Type
Object recognition using glove tactile sensor
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Somchai Pohtongkam;Jakkree Srinonchat

บทความ/Article
Jakkree Srinonchat
Title Contributor Type
VGGNet integration for kidney tumor classification
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Anuruk Prommakhot;Jakkree Srinonchat

บทความ/Article
A deep learning-based system for detecting defects in printed circuit boards
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Aekkarat Suksukont;Jakkrit Onshaunjit;Jakkree Srinonchat

บทความ/Article
Object recognition using glove tactile sensor
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Somchai Pohtongkam;Jakkree Srinonchat

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2025 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 4
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 2,018
รวม 2,022 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 11,932 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 9 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 3 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 1 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 1 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 1 ครั้ง
รวม 11,947 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.101