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Minsu Jang (한국전자통신연구원) Jae-hong Kim (한국전자통신연구원) Joo-Chan Sohn (한국전자통신연구원) Jaeyeon Lee (한국전자통신연구원) Hyun Seung Yang (한국과학기술연구소)
저널정보
대한전자공학회 ITC-CSCC :International Technical Conference on Circuits Systems, Computers and Communications ITC-CSCC : 2009
발행연도
2009.7
수록면
942 - 945 (4page)

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In this paper, we present an accelerometer-based gesture recognition system, and the results from experiments of applying it for classifying 26 handwritten English alphabets. Large number of complex patterns incurs a problem of high user-dependency. To tackle the problem, we made our system as an adaptive learner so that user-specific recognizers can easily be constructed by incremental learning. Our preliminary results on handwriting gestures showed that our adaptive approach incrementally improves the performance of gesture recognizers and exhibited more stable performance than non-adaptive approach.
#accelerometer #inertial sensor #gesture recognition #pattern classification

목차

Abstract
1. Introduction
2.1 Problem
3.1 Our Approach
4. Implementation
5. Experiment Results
6. Conclusion
Acknowledgement
References

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