smartwatch_gestures, smartwatch_gestures

  • Mô tả :

Bộ dữ liệu cử chỉ của SmartWatch đã được thu thập để đánh giá một số thuật toán nhận dạng cử chỉ để tương tác với các ứng dụng di động bằng cử chỉ của cánh tay.

Tám người dùng khác nhau đã thực hiện 20 lần lặp lại 20 cử chỉ khác nhau, với tổng số 3200 chuỗi. Mỗi chuỗi chứa dữ liệu gia tốc từ gia tốc kế 3 trục của Sony SmartWatch™ thế hệ đầu tiên, cũng như dấu thời gian từ các nguồn đồng hồ khác nhau có sẵn trên thiết bị Android. Đồng hồ thông minh được đeo trên cổ tay phải của người dùng. Các cử chỉ đã được phân đoạn thủ công bởi người dùng thực hiện chúng bằng cách chạm vào màn hình đồng hồ thông minh ở đầu và cuối mỗi lần lặp lại.

Tách ra ví dụ
'train' 3,251
  • Cấu trúc tính năng :
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,
})
  • Tài liệu tính năng :
Đặc tính Tầng lớp Hình dạng Dtype Sự miêu tả
Tính năngDict
nỗ lực tenxơ uint8
Tính năng, đặc điểm Sự liên tiếp
tính năng/accel_x tenxơ phao64
tính năng/accel_y tenxơ phao64
tính năng/accel_z tenxơ phao64
tính năng/thời gian_sự kiện tenxơ uint64
tính năng/time_millis tenxơ uint64
tính năng/time_nanos tenxơ uint64
cử chỉ LớpNhãn int64
người tham gia tenxơ uint8
  • trích dẫn :
@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={} }