論文の概要: Resonate-and-Fire Spiking Neurons for Target Detection and Hand Gesture Recognition: A Hybrid Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19351v1
• Date: Wed, 22 May 2024 14:40:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-02 14:20:20.403113
• Title: Resonate-and-Fire Spiking Neurons for Target Detection and Hand Gesture Recognition: A Hybrid Approach
• Title（参考訳）: 目標検出と手指ジェスチャー認識のための共振・発火スパイクニューロン : ハイブリッドアプローチ
• Authors: Ahmed Shaaban, Zeineb Chaabouni, Maximilian Strobel, Wolfgang Furtner, Robert Weigel, Fabian Lurz,
• Abstract要約: レーダを用いた手動ジェスチャー認識は、しばしば計算に高価な高速フーリエ変換に依存する。 本稿では、共振・発火ニューロンを用いた高速フーリエ変換をバイパスする代替手法を提案する。 提案手法は,従来の手法に比べて複雑度を下げた競合性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8802544215891168
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hand gesture recognition using radar often relies on computationally expensive fast Fourier transforms. This paper proposes an alternative approach that bypasses fast Fourier transforms using resonate-and-fire neurons. These neurons directly detect the hand in the time-domain signal, eliminating the need for fast Fourier transforms to retrieve range information. Following detection, a simple Goertzel algorithm is employed to extract five key features, eliminating the need for a second fast Fourier transform. These features are then fed into a recurrent neural network, achieving an accuracy of 98.21% for classifying five gestures. The proposed approach demonstrates competitive performance with reduced complexity compared to traditional methods
• Abstract（参考訳）: レーダを用いた手動ジェスチャー認識は、しばしば計算に高価な高速フーリエ変換に依存する。 本稿では、共振・発火ニューロンを用いた高速フーリエ変換をバイパスする代替手法を提案する。 これらのニューロンは、時間領域信号のハンドを直接検出し、レンジ情報を取得するために高速なフーリエ変換を不要にする。 検出後、単純なゴアツェルアルゴリズムを用いて5つの重要な特徴を抽出し、第2の高速フーリエ変換を不要にする。 これらの特徴はリカレントニューラルネットワークに入力され、5つのジェスチャーを分類するために98.21%の精度を達成する。 提案手法は,従来の手法と比較して,複雑性を低減した競合性能を示す。

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