Abstract-I detta dokument föreslås en gest igenkänningssystem baserat på en enda tri-axel accelerometer monterad på en mobiltelefon. Vi presenterar en ny mänsklig datorinteraktion för mobiltelefonen genom att känna igen sjutton komplicerade gester. En ny funktion fusionsmetod för gestigenkänning baserad på tid-domän och frekvens-domän föreslås. Först och främst extraherar vi tidsdomänfunktionerna från accelerationsdata, det vill säga kortvarig energi. För det andra extraherar vi hybridfunktionerna som kombinerar Wavelet Packet Decomposition med Fast Fourier Transform. Slutligen förenar vi dessa två kategorier funktioner tillsammans och använder den viktigaste komponentanalysen för att minska dimensionen av fusionsfunktioner. Den Classifier vi använde är Multi-class Support Vector Machine. De genomsnittliga igenkänningsresultaten för sjutton komplexa gester som använder den föreslagna fusionsfunktionen är 89,89 %, vilket är bättre än tidigare arbeten. Experimentella resultat visar att gestbaserad interaktion kan användas som en ny mänsklig datorinteraktion för mobila enheter och konsumentelektronik.
I REF presenterades hybridfunktionerna kombinerade kort-tid energi med Fast Fourier Transform, betecknande fusion av tid-domänfunktioner och frekvens-domänfunktioner, för att känna igen sjutton komplexa gester på mobiltelefon.
Accelerometer Based Gesture Recognition Using Fusion Features and SVM
{'venue': 'JSW', 'journal': 'JSW', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}