We demonstrate our airwriting inter

We demonstrate our airwriting interface for mobile hands- free text entry. The interface enables a user to input text into a computer by writing in the air like on an imaginary black- board. Hand motion is measured by an accelerometer and a gyroscope attached to the back of the hand and data is sent wirelessly to the processing computer. The system can continuously recognize arbitrary sentences based on a predefined vocabulary in real-time. The recognizer uses Hidden Markov Models (HMM) together with a statistical language model. We achieve a user-independent word error rate of 11% for a 8K vocabulary based on an experiment with nine users.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราสาธิตอินเทอร์เฟซของเรา airwriting สำหรับเคลื่อนมือ - รายการข้อความอิสระ อินเทอร์เฟซช่วยให้ผู้ใช้สามารถป้อนข้อความลงในคอมพิวเตอร์ โดยการเขียนในอากาศเช่นบนดำกระดานการจินตภาพ เคลื่อนไหวมือวัด accelerometer และไจโรสโคปกับหลังมือ และข้อมูลจะถูกส่งแบบไร้สายให้คอมพิวเตอร์ประมวลผล ระบบอย่างต่อเนื่องสามารถจดจำประโยคที่กำหนดตามคำศัพท์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าในเวลาจริง จำแนกการใช้ซ่อน Markov รุ่น (HMM) ร่วมกับแบบจำลองภาษาทางสถิติ เราให้อิสระผู้ใช้คำผิดพลาดอัตรา 11% สำหรับคำศัพท์ 8K จากการทดลองกับผู้ใช้เก้า

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เราแสดงให้เห็นถึงอินเตอร์เฟซ airwriting ของเราสำหรับป้อนข้อความมือถือฟรีแฮนด์ อินเตอร์เฟซที่ช่วยให้ผู้ใช้ป้อนข้อความลงในเครื่องคอมพิวเตอร์โดยการเขียนในอากาศเช่นเดียวกับคณะกรรมการดำจินตนาการ การเคลื่อนไหวมือเป็นวัดโดย accelerometer และวัดการหมุนวนที่ติดอยู่กับด้านหลังของมือและข้อมูลจะถูกส่งแบบไร้สายไปยังเครื่องคอมพิวเตอร์ประมวลผล ระบบอย่างต่อเนื่องสามารถรับรู้ประโยคโดยพลขึ้นอยู่กับคำศัพท์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าในเวลาจริง จำแนกใช้รุ่นมาร์คอฟที่ซ่อนอยู่ (HMM) ร่วมด้วยรูปแบบภาษาทางสถิติ เราประสบความสำเร็จคำใช้อิสระอัตราความผิดพลาด 11% สำหรับคำศัพท์ 8K อยู่บนพื้นฐานของการทดลองกับเก้าผู้ใช้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เราแสดงของเรา airwriting อินเตอร์เฟซสำหรับมือ - มือถือข้อความรายการฟรี อินเตอร์เฟซที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถป้อนข้อความลงในคอมพิวเตอร์โดยการเขียนในอากาศเหมือนในจินตนาการสีดำ - กระดาน เคลื่อนไหวมือ วัดจาก accelerometer gyroscope และติดกับด้านหลังของมือ และส่งข้อมูลแบบไร้สายเพื่อการประมวลผลของคอมพิวเตอร์ระบบอย่างต่อเนื่องสามารถจำประโยคหนึ่งจากคำศัพท์ที่กำหนดไว้ในเวลาจริง การ recognizer ใช้แบบจำลองฮิดเดนมาร์คอฟ ( อืม ) ร่วมกับแบบจำลองภาษาสถิติ เราให้ผู้ใช้อิสระคำอัตราความผิดพลาดของ 11% สำหรับ 8K ศัพท์จากการทดลองกับเก้าผู้ใช้