A non-contact gesture recognition a

A non-contact gesture recognition algorithm for smart device application using electronic
disturbance is proposed in this paper. Our method secures an enough recognition distance
for real smart TV application. Input patterns of the non-contact electrometer EPIC (Electric
Potential Integrated Circuit) sensors are projected into two dimensional movements in a
preconditioning process. Change of surrounding electronic field caused by moving hands has
been observed mainly around band of 10Hz. Butterworth IIR filter, and Kalman filter are
used to minimize the signal noises. Our proposed recognition process using PCA, K-Mean,
and adaptive DTW algorithms can successfully identify five different gestures with more than
90% correct classification rate.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ขั้นตอนวิธีการรู้ไม่ติดต่อรูปแบบลายเส้นสำหรับสมาร์ทอุปกรณ์ประยุกต์ใช้อิเล็กทรอนิกส์รบกวนมีการนำเสนอในเอกสารนี้ วิธีของเรายึดเป็นระยะพอรู้จริงสำหรับสมาร์ททีวีแอพลิเคชัน รูปแบบอินพุตของ electrometer-ติดต่อมหากาพย์ (ไฟฟ้าเป็นวงจรรวม) เซ็นเซอร์คาดว่าในสองมิติการเคลื่อนไหวในการpreconditioning กระบวนการ ล้อมรอบเขตข้อมูลอิเล็กทรอนิกส์ที่เกิดจากการเลื่อนมือเปลี่ยนได้สังเกตส่วนใหญ่รอบวง 10 เฮิรตซ์สัญญาณประเภทอื่น ๆ บัตเตอร์เวิร์ทกรอง และมีตัวกรอง Kalmanใช้เพื่อลดเสียงสัญญาณ กระบวนการการนำเสนอของเราโดยใช้ PCA, K-หมายความว่าและอัลกอริทึม DTW แบบอะแดปทีฟประสบความสำเร็จสามารถห้ารูปแบบลายเส้นต่าง ๆ มีมากกว่าอัตราการจัดประเภทถูกต้อง 90%

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ติดต่อไม่รู้ขั้นตอนวิธีการท่าทางฉลาดใช้อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์
รบกวนเสนอในบทความนี้ วิธีการของเรายึดการรับรู้ระยะทางพอสำหรับโปรแกรม
ทีวีสมาร์ท ใส่รูปแบบของมหากาพย์ ( แบบอิเล็กโตรมิเตอร์ไฟฟ้า
ศักยภาพวงจรรวม ) เซ็นเซอร์ คาดว่าใน 2 มิติ การเคลื่อนไหวในกระบวนการ preconditioning
.เปลี่ยนรอบสนามอิเล็กทรอนิกส์ที่เกิดจากการย้ายมือได้พบว่าส่วนใหญ่รอบวงของ
10Hz . บัตเตอร์เวิร์ธกรอง IIR และตัวกรองคาลมานถูก
ใช้เพื่อลดสัญญาณเสียง เราเสนอกระบวนการรับรู้การใช้ PCA k-mean
และการปรับตัว , DTW อัลกอริทึมสามารถระบุห้าท่าทางที่แตกต่างกันมากกว่า
90% เท่ากันถูกต้องการจำแนกประเภท