Fugu-MT 論文翻訳(概要): CaptAinGlove: Capacitive and Inertial Fusion-Based Glove for Real-Time on Edge Hand Gesture Recognition for Drone Control

論文の概要: CaptAinGlove: Capacitive and Inertial Fusion-Based Glove for Real-Time on Edge Hand Gesture Recognition for Drone Control

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04319v1
Date: Wed, 7 Jun 2023 10:32:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-08 15:10:46.251680
Title: CaptAinGlove: Capacitive and Inertial Fusion-Based Glove for Real-Time on Edge Hand Gesture Recognition for Drone Control
Title（参考訳）: CaptAinGlove:ドローン制御のためのエッジハンドジェスチャー認識のための容量・慣性融合ベースグローブ
Authors: Hymalai Bello, Sungho Suh, Daniel Gei{\ss}ler, Lala Ray, Bo Zhou and Paul Lukowicz
Abstract要約: CaptAinGloveは、小さなメモリフットプリント(2MB)を備えた繊維ベースの低消費電力(1.15Watts)ソリューションである。バックボーンモデルとして軽量畳み込みニューラルネットワークと階層型マルチモーダル融合を用い、消費電力の低減と精度の向上を図る。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.917843782772814
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: We present CaptAinGlove, a textile-based, low-power (1.15Watts), privacy-conscious, real-time on-the-edge (RTE) glove-based solution with a tiny memory footprint (2MB), designed to recognize hand gestures used for drone control. We employ lightweight convolutional neural networks as the backbone models and a hierarchical multimodal fusion to reduce power consumption and improve accuracy. The system yields an F1-score of 80% for the offline evaluation of nine classes; eight hand gesture commands and null activity. For the RTE, we obtained an F1-score of 67% (one user).
Abstract（参考訳）: CaptAinGloveは織物をベースとした低消費電力(1.15Watts)で、プライバシーを意識したリアルタイム・オンザエッジ(RTE)グローブベースのソリューションで、小さなメモリフットプリント(2MB)を備え、ドローン制御に使用される手の動きを認識するように設計されている。バックボーンモデルとして軽量畳み込みニューラルネットワークと階層型マルチモーダル融合を用いて消費電力の低減と精度の向上を図る。このシステムは8つのハンドジェスチャコマンドとヌルアクティビティという9つのクラスのオフライン評価に対して,f1-scoreの80%を発生させる。 RTEでは,F1スコアが67%(ユーザ1名)であった。

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