Abstract-Gesture igenkänning är en mycket viktig teknik för många bärbara enheter. Medan tidigare algoritmer är främst baserade på statistiska metoder inklusive den dolda Markov modellen, utvecklar vi två dynamiska hand gestigenkänning tekniker med hjälp av låg komplexitet återkommande neurala nätverk (RNN) algoritmer. En är baserad på videosignal och använder en kombinerad struktur av ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) och en RNN. Den andra använder accelerometerdata och kräver endast en RNN. Fast-punkt optimering som kvantifierar de flesta av vikterna i två bitar utförs för att optimera mängden minne storlek för viktlagring och minska strömförbrukningen i hårdvara och programbaserade implementationer.
Shin m.fl. REF utvecklat en dynamisk hand gest igenkänning teknik med hjälp av återkommande neurala nätverk (RNN) algoritm.
Dynamic hand gesture recognition for wearable devices with low complexity recurrent neural networks
{'venue': '2016 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS)', 'journal': '2016 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}