Automatiskt erkännande av fingergester kan användas för att främja livskvalitet. En pensionär kan till exempel kontrollera hushållsapparaten, kalla på hjälp i nödsituationer eller till och med kommunicera med andra genom enkla fingergester. Här fokuserar vi på en fingergest, som är intuitiva att komma ihåg och utföra. I detta papper föreslog och utvärderade vi en accelerometerbaserad metod för att upptäcka de fördefinierade entaktsfingergesterna från de data som samlats in med hjälp av en MEMS 3D accelerometer som bärs på pekfingret. Som alternativ till optoelektroniska, soniska och ultraljudsbaserade metoder presenteras accelerometerbaserade metoder som fristående, kostnadseffektiva och kan användas i bullriga eller privata utrymmen. En kompakt trådlös sensorram integrerad med accelerometern, kallad MagicRing, är utvecklad för att bäras på fingret för verklig datainsamling. En allmän definition på en-takt ges ut, och 12 typer av en-takt finger gester väljs från mänskliga dagliga aktiviteter. En uppsättning funktioner extraheras bland kandidat funktionen uppsättning inklusive både traditionella funktioner som standardavvikelse, energi, entropi, och frekvensen av acceleration och en ny typ av funktion som kallas relativ funktion. Både ämnesoberoende och ämnesberoende försöksmetoder utvärderades på tre typer av representativa klassificeringar. I det ämnesoberoende experimentet bland 20 försökspersoner visar klassificeringen av beslutsträd den bästa prestandan att känna igen fingergester med en genomsnittlig noggrannhetsgrad på 86,92 %. I det ämnesberoende experimentet fick den närmaste grannklassifieraren den högsta noggrannhetsgraden för 97,55 %.
Det kan användas för att upptäcka 12 typer av fördefinierade entakts fingergester baserat på en 3-axlig accelerometer REF.
A Recognition Method for One-Stroke Finger Gestures Using a MEMS 3D Accelerometer
{'venue': 'IEICE Transactions', 'journal': 'IEICE Transactions', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}