Comparative Evaluation of Modern Computer Vision Models for Grasp Type Determination in Bionic Prostheses
Вантажиться...
Дата
2026
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
This research presents a comprehensive evaluation of some of the modern computer vision models for grasp type determination in bionic prostheses. The study leverages pretrained models, including CLIP and ResNet, with zero-shot and few-shot learning strategies to classify grasp types from object images. Several classification approaches, including Matching Networks, Prototypical Networks, and K-Nearest Neighbors, were evaluated in terms of top-1 and top-3 accuracy, as well as their inference time. The developed solution demonstrates promising results in limited-data settings and offers practical value for integration into modern intelligent prosthetic devices. We demonstrated the effectiveness of zero-shot and few-shot approaches for grasp type recognition. The simple zero-shot CLIP model in combination with K-Nearest Neighbors algorithm achieved the highest top-3 accuracy of 85%, exhibiting strong adaptability to previously unseen objects. This makes it particularly suitable for deployment in real-time, dynamic environments.
Опис
Ключові слова
bionic prosthesis, computer vision, grasp classification, few-shot learning, zero-shot recognition, CLIP model, deep learning, neural networks, intelligent systems, PyTorch, біонічний протез, комп’ютерний зір, класифікація захвату, машинне навчання, нейронні мережі, few-shot навчання, zero-shot розпізнавання, мережі відповідності, прототипічні мережі, розпізнавання об’єктів
Бібліографічний опис
Oliinyk, V. Comparative Evaluation of Modern Computer Vision Models for Grasp Type Determination in Bionic Prostheses / V. Oliinyk, A. Verkhovska // Адаптивні системи автоматичного управління : міжвідомчий науково-технічний збірник. – 2026. – № 1 (48). – С. 30-38. – Бібліогр.: 11 назв.