Методы распознавания жестов на основе данных трехосевых акселерометров Android устройств

Abstract

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.