smartwatch_gestures

  • Mô tả:

Các SmartWatch Gestures Dataset đã được thu thập để đánh giá một số thuật toán nhận dạng cử chỉ để tương tác với các ứng dụng di động sử dụng cử chỉ tay.

Tám người dùng khác nhau đã thực hiện hai mươi lần lặp lại hai mươi cử chỉ khác nhau, với tổng số 3200 chuỗi. Mỗi chuỗi chứa dữ liệu gia tốc từ cảm biến gia tốc 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 theo cách 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 Các ví dụ
'train' 3.251
  • Các tính năng:
FeaturesDict({
    'attempt': tf.uint8,
    'features': Sequence({
        'accel_x': tf.float64,
        'accel_y': tf.float64,
        'accel_z': tf.float64,
        'time_event': tf.uint64,
        'time_millis': tf.uint64,
        'time_nanos': tf.uint64,
    }),
    'gesture': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=20),
    'participant': tf.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={} }