基于智能手机 IMU 与长短期记忆单元的手势识别
信号处理
2023-08-24 v1 人机交互
摘要
过去几十年中，智能手机技术取得显著进步。针对手机内置惯性测量单元(IMUs)及其他常默认配备的专用传感器（如加速度计、陀螺仪、磁力计、指纹识别器、接近与 ambient 光传感器）的增强，使设备更智能、交互更无缝。利用智能手机进行手势识别已通过多种技术开展实验。本方案中，采用循环神经网络(RNN)方法，即 LSTM（长短期记忆单元），基于加速度计与陀螺仪数据对十种不同手势进行分类。传感器数据（加速度计与陀螺仪）的选择基于其能提供关于手机运动与朝向的最大信息量。本项目尝试了多种模型，结果于后续章节给出。此外，研究了所采集数据的属性与特征，并在未来工作部分提出了一系列改进建议。
引用
@article{arxiv.2308.11642,
title = {Gesture Recognition based on Long-Short Term Memory Cells using Smartphone IMUs},
author = {Yuvaraj Govindarajulu and Raja Rajeshwari Raj Kumar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.11642},
year = {2023}
}
备注
Proceedings of Fachpraktikum Interaktive Systeme (FIS 18), FIS 18, Summer 2018, University of Stuttgart, Germany