Распознавание жестов с помощью нейронной сети и применение этого подхода для создания игровых гаджетов нового поколения
Автор: Хельвас А.В., Беляйкина Н.Г., Гиля-зетинов А.А., Черникова Д.Д., Шабунин В.М., Япрынцев Е.О.
Журнал: Труды Московского физико-технического института @trudy-mipt
Рубрика: Информатика, вычислительная техника и упровление
Статья в выпуске: 2 (34) т.9, 2017 года.
Бесплатный доступ
В статье рассмотрена задача распознавания жестов, выполняемых жезлом (палоч- кой), находящимся в руке человека, на основе анализа потока данных с инерциального модуля, встроенного внутрь палочки. Для анализа использована рекуррентная ней- ронная сеть с долгой краткосрочной памятью. Приведены результаты эксперимента по распознаванию четырех простейших жестов. Для результатов распознавания даны традиционные метрики, описывающие их качество.
Распознавание жестов, инерциальный датчик, нейронная сеть, волшебная палочка
Короткий адрес: https://sciup.org/142186185
IDR: 142186185
Список литературы Распознавание жестов с помощью нейронной сети и применение этого подхода для создания игровых гаджетов нового поколения
- Madgwick S., Harrison A., Vaidyanathan R. Estimation of IMU and MARG orientation using a gradient descent algorithm. Rehabilitation Robotics (ICORR)//2011 IEEE International Conference. Р. 1-7.
- Shin S., Sung W. Dynamic hand gesture recognition for wearable devices with low complexity recurrent neural networks. Circuits and Systems (ISCAS)//IEEE International Symposium. 2016. Р. 2274-2277.
- Guan Y., Ploetz T. Ensembles of Deep LSTM Learners for Activity Recognition using Wearables//arXiv preprint arXiv:1703.09370. 2017.
- Chen Y. LSTM Networks for Mobile Human Activity Recognition. 2016.
- Kingma D., Ba J. Adam: A method for stochastic optimization//arXiv preprint arXiv:1412.6980. 2014.
