論文の概要: Real-time Interface Control with Motion Gesture Recognition based on
Non-contact Capacitive Sensing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.01755v1
- Date: Wed, 5 Jan 2022 18:39:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-06 14:35:32.884390
- Title: Real-time Interface Control with Motion Gesture Recognition based on
Non-contact Capacitive Sensing
- Title（参考訳）: 非接触容量センシングに基づくモーションジェスチャ認識を用いたリアルタイムインタフェース制御
- Authors: Hunmin Lee, Jaya Krishna Mandivarapu, Nahom Ogbazghi, Yingshu Li
- Abstract要約: 非接触手動ジェスチャー認識に基づくリアルタイムインタフェース制御フレームワークを提案する。
10種類の手の動きのジェスチャーを98.79%の精度で分類する。
本研究は,人間と機械とのフレキシブルなインタラクションを自然ユーザインタフェースと類似した,直感的なインタフェース技術が実現可能であることを示唆する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.60215363752507
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Capacitive sensing is a prominent technology that is cost-effective and low
power consuming with fast recognition speed compared to existing sensing
systems. On account of these advantages, Capacitive sensing has been widely
studied and commercialized in the domains of touch sensing, localization,
existence detection, and contact sensing interface application such as
human-computer interaction. However, as a non-contact proximity sensing scheme
is easily affected by the disturbance of peripheral objects or surroundings, it
requires considerable sensitive data processing than contact sensing, limiting
the use of its further utilization. In this paper, we propose a real-time
interface control framework based on non-contact hand motion gesture
recognition through processing the raw signals, detecting the electric field
disturbance triggered by the hand gesture movements near the capacitive sensor
using adaptive threshold, and extracting the significant signal frame, covering
the authentic signal intervals with 98.8% detection rate and 98.4% frame
correction rate. Through the GRU model trained with the extracted signal frame,
we classify the 10 hand motion gesture types with 98.79% accuracy. The
framework transmits the classification result and maneuvers the interface of
the foreground process depending on the input. This study suggests the
feasibility of intuitive interface technology, which accommodates the flexible
interaction between human to machine similar to Natural User Interface, and
uplifts the possibility of commercialization based on measuring the electric
field disturbance through non-contact proximity sensing which is
state-of-the-art sensing technology.
- Abstract（参考訳）: 容量センシング(capacitive sensing)は、既存のセンシングシステムよりも高速な認識速度で、コスト効率が高く低消費電力な技術である。
これらの利点から, タッチセンシング, 局所化, 存在検出, ヒューマン・コンピュータ・インタラクションなどの接触センシングインタフェースの分野で, 容量センシングが広く研究され, 商業化されている。
しかし、非接触近接センシング方式は周辺物体や周辺機器の乱れの影響を受けやすいため、接触センシングよりも相当な感度のデータ処理が必要となり、さらなる利用が制限される。
本稿では、原信号処理による非接触手の動き認識に基づくリアルタイムインタフェース制御フレームワークを提案し、適応しきい値を用いて、静電容量センサ近傍のハンドジェスチャー動作によって引き起こされる電界乱を検知し、有意な信号フレームを98.8%の検出率と98.4%のフレーム補正率でカバーする。
抽出した信号フレームを用いて学習したGRUモデルを用いて,手の動きのジェスチャータイプを98.79%の精度で分類する。
フレームワークは分類結果を送信し、入力に応じて前景プロセスのインターフェースを操作します。
本研究は,人間と機械とのフレキシブルな相互作用を自然ユーザインタフェースと類似し得る直感的インタフェース技術の実現可能性を示し,非接触近接センシング技術による電界乱測定に基づく商業化の可能性を高めることを提案する。
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