I denna forskning presenterar vi en differentialutvecklingsstrategi för att optimera vikterna för dynamisk tidsförvrängning för multisensorbaserad gestigenkänning. I huvudsak syftade vi till att utveckla en robust gestigenkänningsmetod som kan användas i olika miljöer. Både en bärbar tröghetssensor och en djupkamera (Kinect Sensor) användes som heterogena sensorer för att verifiera och samla in data. Den föreslagna metoden användes för att beräkna optimala viktvärden och olika karakteristiska egenskaper hos heterogena sensordata, samtidigt som den hade olika effekter vid gestigenkänning. I denna forskning har vi studerat 27 olika åtgärder för att analysera data. Eftersom det optimala värdet av data från många sensorer blev mer komplext, användes en differentialutvecklingsmetod under fusionen och optimeringen av data. För att verifiera prestandanoggrannheten hos den framlagda metoden i denna studie användes ett universitet i Texas vid Dallas Multimodal Human Action Datasets (UTD-MHAD) från tidigare forskning. De genomsnittliga igenkänningsgrader som presenterades av tidigare forskning med hjälp av respektive metoder var dock fortfarande låga, på grund av komplexiteten i beräkningen av optimala värden för de förvärvade data från sensorer, samt installationsmiljön. Vårt bidrag baserades på en metod som gjorde det möjligt för oss att justera antalet djupkameror och kombinera dessa data med tröghetssensorer (multisensorer i denna studie). Vi tillämpade en differentialutvecklingsmetod för att beräkna de optimala värdena för de tillsatta vikterna. Den föreslagna metoden uppnådde en noggrannhet på 10 % högre än de tidigare forskningsresultaten med hjälp av samma databas, vilket tyder på en mycket förbättrad noggrannhetsgrad för rörelseigenkänning.
Rwigema m.fl. föreslog ett tillvägagångssätt för att optimera vikter för gestigenkänning vid användning av viktat DTW REF.
A Differential Evolution Approach to Optimize Weights of Dynamic Time Warping for Multi-Sensor Based Gesture Recognition
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}