Motiverade av tillägget av gyroskop till ett stort antal nya smarta telefoner, studerar vi effekterna av att kombinera accelerometer och gyroskop data på igenkännandet av rörelse gest igenkännare med dimensionalitet begränsningar. Med hjälp av en stor datauppsättning rörelsegester analyserar vi resultat för följande algoritmer: Protraktor3D, Dynamic Time Warping (DTW) och Regularized Logistic Regression (LR). Vi valde att studera dessa algoritmer eftersom de är relativt lätta att implementera, vilket är väl lämpat för snabb prototypering eller tidig distribution under prototyperingsstadier. För användning i vår analys bidrar vi med en metod för att förlänga Protraktor3D för att arbeta med de 6D-data som erhålls genom att kombinera accelerometer- och gyroskopdata. Våra resultat visar att kombinera accelerometer och gyroskop data är fördelaktigt också för algoritmer med dimensionalitet begränsningar och förbättrar gest igenkänningsgraden på våra data som är satt med upp till 4%.
Referensreferensreferensdokumentet presenterade en studie om effektiviteten av att kombinera accelerations- och gyroskopdata på mobila enheter för gestigenkänning med hjälp av klassificeringar med dimensionsbegränsningar.
Combining acceleration and gyroscope data for motion gesture recognition using classifiers with dimensionality constraints
{'venue': "IUI '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}