Fugu-MT 論文翻訳(概要): Sensor-Based Continuous Hand Gesture Recognition by Long Short-Term Memory

論文の概要: Sensor-Based Continuous Hand Gesture Recognition by Long Short-Term Memory

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.11268v1
Date: Wed, 22 Jul 2020 08:40:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-07 23:22:21.097571
Title: Sensor-Based Continuous Hand Gesture Recognition by Long Short-Term Memory
Title（参考訳）: 長期記憶によるセンサによる連続手指ジェスチャー認識
Authors: Tsung-Ming Tai, Yun-Jie Jhang, Zhen-Wei Liao, Kai-Chung Teng, and Wen-Jyi Hwang
Abstract要約: 本稿では,Long Short-term memory (LSTM) を用いたセンサを用いた連続手動作認識アルゴリズムを提案する。スマートフォンをベースとしたプロトタイプシステムを試作し,性能評価を行った。実験結果から,提案アルゴリズムは頑健かつ正確な手の位置認識の有効な代替手段であることが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1580926907837365
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This article aims to present a novel sensor-based continuous hand gesture recognition algorithm by long short-term memory (LSTM). Only the basic accelerators and/or gyroscopes are required by the algorithm. Given a sequence of input sensory data, a many-to-many LSTM scheme is adopted to produce an output path. A maximum a posteriori estimation is then carried out based on the observed path to obtain the final classification results. A prototype system based on smartphones has been implemented for the performance evaluation. Experimental results show that the proposed algorithm is an effective alternative for robust and accurate hand-gesture recognition.
Abstract（参考訳）: 本稿では,Long Short-term memory (LSTM) を用いたセンサを用いた連続手動作認識アルゴリズムを提案する。アルゴリズムには基本的な加速器とジャイロスコープのみが必要である。入力センサデータのシーケンスが与えられると、出力パスを生成するために多対多のLSTMスキームが採用される。そして、観測された経路に基づいて最大a後方推定を行い、最終的な分類結果を得る。性能評価のためにスマートフォンを用いたプロトタイプシステムを開発した。実験の結果,提案手法はロバストで高精度なハンドジェスチャ認識に有効であることがわかった。

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