14PC1800, 인간 친화적 로봇 서비스 환경에서 판단 적합성 90%이상인 복합지식 기반 판단 및 의미기반 로봇 표현 기술 개발,
김재홍
초록
We present in this paper an adaptive gesture classifier for mobile devices, along with an efficient method to automatically detect endpoints of gestures. A classification model based on 1- NN with DTW-based k-means clustering is augmented by a metacognitive framework that measures the quality of the learned model and continuously updates it to improve the performance. We evaluated the model with an accelerometer signal database of 26 English alphabets. The results showed that the adaptive framework improved the recall and precision rates by 4.9% and 5.6%, respectively. Our endpoint detection method, based on energy variance and low-pass filtering, successfully detected 98.5% of gestures with an average detection delay of 176 ms.
KSP 제안 키워드
Acceleration Sensor, Accelerometer signal, Classification models, Detection Method, Detection delay, End Point Detection(EPD), Mobile devices, adaptive framework, gesture tracking, k-Means Clustering, low-pass filtering
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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