Abstract-Stereotypiska motoriska rörelser är en av de vanligaste och minst förstådda beteenden som förekommer hos individer med Autism Spectrum Disorder (ASD). De traditionella metoderna för att registrera antalet förekomster och varaktigheten av stereotyper är otillräckliga och tidskrävande. Syftet med denna studie är alltså att automatiskt upptäcka stereotypa motoriska rörelser i realtid med hänsyn till två olika tillvägagångssätt. Den första metoden använder Microsoft sensor Kinect och gest erkännande algoritmer. Den andra metoden använder en varumärkesenhet av Texas Instruments med inbyggda accelerometrar och statistiska metoder för att känna igen stereotypa rörelser. De två föreslagna systemen testades på barn med Autism Spectrum Disorders (ASD) och resultaten jämförs. Denna studie är ett värdefullt verktyg för att övervaka stereotyper för att förstå och hantera detta problem. I slutändan underlättar det identifiering av relevanta beteendemönster när man studerar interaktionsfärdigheter hos barn med ASD.
Inspirerad av Refs arbete fokuserar forskarna på att automatiskt upptäcka SMM i realtid med tanke på två olika tillvägagångssätt.
Automatic detection of stereotyped hand flapping movements: Two different approaches
{'venue': '2012 IEEE RO-MAN: The 21st IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication', 'journal': '2012 IEEE RO-MAN: The 21st IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}