論文の概要: WaveGlove: Transformer-based hand gesture recognition using multiple inertial sensors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.01753v1
• Date: Tue, 4 May 2021 20:50:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-06 23:39:17.044763
• Title: WaveGlove: Transformer-based hand gesture recognition using multiple inertial sensors
• Title（参考訳）: waveglove: 複数の慣性センサを用いたトランスフォーマーベースのハンドジェスチャー認識
• Authors: Matej Kr\'alik, Marek \v{S}uppa
• Abstract要約: 近年、慣性データに基づく手のジェスチャー認識(HGR)が大幅に増加しています。 本研究では,複数の慣性センサを利用するメリットを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hand Gesture Recognition (HGR) based on inertial data has grown considerably in recent years, with the state-of-the-art approaches utilizing a single handheld sensor and a vocabulary comprised of simple gestures. In this work we explore the benefits of using multiple inertial sensors. Using WaveGlove, a custom hardware prototype in the form of a glove with five inertial sensors, we acquire two datasets consisting of over $11000$ samples. To make them comparable with prior work, they are normalized along with $9$ other publicly available datasets, and subsequently used to evaluate a range of Machine Learning approaches for gesture recognition, including a newly proposed Transformer-based architecture. Our results show that even complex gestures involving different fingers can be recognized with high accuracy. An ablation study performed on the acquired datasets demonstrates the importance of multiple sensors, with an increase in performance when using up to three sensors and no significant improvements beyond that.
• Abstract（参考訳）: 慣性データに基づくハンドジェスチャ認識(HGR)は近年,単一のハンドヘルドセンサと単純なジェスチャーからなる語彙を利用した最先端のアプローチによって大きく成長している。 本研究では,複数の慣性センサの利点について検討する。 WaveGloveは、5つの慣性センサーを備えたグローブ型のカスタムハードウェアプロトタイプで、1万1000ドル以上のサンプルからなる2つのデータセットを取得する。 それらを以前の作業と同等にするために、他の公開データセットとともに正規化され、その後、新しく提案されたトランスフォーマーベースのアーキテクチャを含むジェスチャー認識の機械学習アプローチを評価するために使用される。 その結果,指の異なる複雑なジェスチャーでも高い精度で認識できることがわかった。 取得したデータセットに対するアブレーション調査では、複数のセンサーの重要性が示され、最大3つのセンサーを使用する場合のパフォーマンスが向上し、それ以上の大幅な改善はない。

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