स्मार्टवॉच_जेस्चर,स्मार्टवॉच_जेस्चर

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  • विवरण :

हाथ के इशारों का उपयोग करके मोबाइल एप्लिकेशन के साथ बातचीत करने के लिए कई जेस्चर पहचान एल्गोरिदम का मूल्यांकन करने के लिए स्मार्टवॉच जेस्चर डेटासेट एकत्र किया गया है।

कुल 3200 अनुक्रमों के लिए आठ अलग-अलग उपयोगकर्ताओं ने बीस अलग-अलग इशारों के बीस दोहराव किए। प्रत्येक अनुक्रम में पहली पीढ़ी के Sony SmartWatch™ के 3-अक्ष एक्सीलेरोमीटर से त्वरण डेटा, साथ ही Android डिवाइस पर उपलब्ध विभिन्न क्लॉक स्रोतों से टाइमस्टैम्प शामिल हैं। स्मार्टवॉच को यूजर की दाहिनी कलाई पर पहना गया था। इशारों को उपयोगकर्ताओं द्वारा स्मार्टवॉच स्क्रीन को शुरुआत में और प्रत्येक पुनरावृत्ति के अंत में टैप करके मैन्युअल रूप से विभाजित किया गया है।

विभाजित करना उदाहरण
'train' 3,251
  • फ़ीचर संरचना :
FeaturesDict({
    'attempt': uint8,
    'features': Sequence({
        'accel_x': float64,
        'accel_y': float64,
        'accel_z': float64,
        'time_event': uint64,
        'time_millis': uint64,
        'time_nanos': uint64,
    }),
    'gesture': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=20),
    'participant': uint8,
})
  • फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता कक्षा आकार डीटाइप विवरण
विशेषताएं डिक्ट
कोशिश करना टेन्सर uint8
विशेषताएं अनुक्रम
सुविधाएँ/accel_x टेन्सर फ्लोट64
सुविधाएँ/accel_y टेन्सर फ्लोट64
सुविधाएँ/accel_z टेन्सर फ्लोट64
सुविधाएँ/time_event टेन्सर uint64
फीचर्स/time_मिलिस टेन्सर uint64
सुविधाएँ/time_nanos टेन्सर uint64
हाव-भाव क्लासलेबल int64
प्रतिभागी टेन्सर uint8
  • उद्धरण :
@INPROCEEDINGS{
  6952946,
  author={Costante, Gabriele and Porzi, Lorenzo and Lanz, Oswald and Valigi, Paolo and Ricci, Elisa},
  booktitle={2014 22nd European Signal Processing Conference (EUSIPCO)},
  title={Personalizing a smartwatch-based gesture interface with transfer learning},
  year={2014},
  volume={},
  number={},
  pages={2530-2534},
  doi={} }