論文の概要: Classification of Hand Gestures from Wearable IMUs using Deep Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.00410v1
• Date: Mon, 27 Apr 2020 01:08:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 05:05:14.340065
• Title: Classification of Hand Gestures from Wearable IMUs using Deep Neural Network
• Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークを用いたウェアラブルIMUのハンドジェスチャの分類
• Authors: Karush Suri, Rinki Gupta
• Abstract要約: 慣性測定ユニット(Inertial Measurement Unit, IMU)は3軸加速度計とジャイロスコープで構成される。 本稿では,ウェアラブルIMUセンサから得られる手の動きを分類するために,Deep Neural Network (DNN) を用いた新しい分類手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: IMUs are gaining significant importance in the field of hand gesture analysis, trajectory detection and kinematic functional study. An Inertial Measurement Unit (IMU) consists of tri-axial accelerometers and gyroscopes which can together be used for formation analysis. The paper presents a novel classification approach using a Deep Neural Network (DNN) for classifying hand gestures obtained from wearable IMU sensors. An optimization objective is set for the classifier in order to reduce correlation between the activities and fit the signal-set with best performance parameters. Training of the network is carried out by feed-forward computation of the input features followed by the back-propagation of errors. The predicted outputs are analyzed in the form of classification accuracies which are then compared to the conventional classification schemes of SVM and kNN. A 3-5% improvement in accuracies is observed in the case of DNN classification. Results are presented for the recorded accelerometer and gyroscope signals and the considered classification schemes.
• Abstract（参考訳）: IMUは手の動き解析、軌跡検出、運動機能研究において重要な役割を担っている。 慣性測定ユニット(imu)は、三軸加速度計とジャイロスコープからなり、一緒に形成分析に使用できる。 本稿では,ウェアラブルIMUセンサから得られる手の動きを分類するために,Deep Neural Network (DNN) を用いた新しい分類手法を提案する。 動作間の相関を減らし、信号セットを最高の性能パラメータに適合させるために、分類器の最適化目標を設定する。 ネットワークのトレーニングは、入力特徴のフィードフォワード計算と、エラーのバックプロパゲーションによって行われる。 予測された出力は分類精度の形で分析され、SVMやkNNの従来の分類方式と比較される。 DNN分類では, 35%の精度向上が見られた。 記録された加速度計とジャイロスコープの信号および検討された分類方式について結果を示す。

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