Методы распознавания жестов на основе данных трехосевых акселерометров Android устройств

Ескіз

Дата

2017

ORCID

DOI

10.20998/2411-0558.2017.21.05

item.page.thesis.degree.name

item.page.thesis.degree.level

item.page.thesis.degree.discipline

item.page.thesis.degree.department

item.page.thesis.degree.grantor

item.page.thesis.degree.advisor

item.page.thesis.degree.committeeMember

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

НТУ "ХПИ"

Анотація

Статья посвящена анализу методов распознавания жестов на основе показаний трехосевых акселерометров мобильных устройств. Рассмотрены основные методы машинного обучения применительно к задаче классификации жестов. Произведена начальная обработка данных, отбор признаков и выполнено сравнение алгоритмов с приведением качества распознавания.
The article is devoted to gesture recognition methods analysis based on the readings of three-axis accelerometers of mobile devices. The basic methods of machine learning applied to the problem of classification of gestures. Conducted initial data processing, feature selection and comparison of algorithms providing recognition quality results.

Опис

Ключові слова

мобильные устройства, классификация, электронные устройства, акселерометры, фильтр Калмана, метод опорных векторов, SVM, mobile devices, classification

Бібліографічний опис

Ерохин А. Л. Методы распознавания жестов на основе данных трехосевых акселерометров Android устройств / А. Л. Ерохин, С. Н. Леднёв // Вісник Нац. техн. ун-ту "ХПІ" : зб. наук. пр. Сер. : Інформатика та моделювання. – Харків : НТУ "ХПІ", 2017. – № 21 (1243). – С. 54-64.

Колекції

item.page.endorsement

item.page.review

item.page.supplemented

item.page.referenced